Question

我们得到了解决这个问题的解决方案。有人可以帮助我确定给定解决方案的时间复杂度吗？应该是O（n）还是O（n ^ 2）？据我说应该是O（n）。

问题

编写一个程序以按照给定的顺序打印数组元素的总和低于条件。

如果数组的连续顺序为6和7，则忽略6和7之间的数字，并考虑其他数字来计算总和。

Eg1）数组元素-10,3,6,1,2,7,9 O / P：22 [即10 + 3 + 9]

Eg2）数组元素-7,1,2,3,6 O / P：19

Eg3）数组元素-1,6,4,7,9 O / P：10

解决方案

outer: for (i = 0; i < elementsCount; ++i) {
            if (arr[i] == 6) {
                int sumBetweenBounds = arr[i];

                for (j = i + 1; j < elementsCount; ++j) {
                    if (arr[j] == 7) {
                        i = j;
                        continue outer;
                    }

                    sumBetweenBounds += arr[j];
                }

                sum += sumBetweenBounds;
                continue;
            }

            sum += arr[i];
        }

Answer 1

在谈论时间复杂度时，我们应该区分最佳情况，最坏情况或平均情况（https://en.wikipedia.org/wiki/Best,_worst_and_average_case）。如果没有提及，通常是最坏的情况。

在最坏的情况下，由于数组元素为6时内部循环运行，因此算法为O（n ^ 2）。在最坏的情况下，所有数组元素都可能是该值。

在最佳情况下，它是O（n），但这通常并不有趣。

对于平均情况分析，您需要知道算法将在其上运行的所有数组中的值分布。

Answer 2

首先，您的算法将不适用于仅6的数组。

第二，您的算法复杂度为O（n ^ 2），请检查仅6的数组的情况。

如果只有6，那么您将继续进入每个元素的内部循环，这将为您提供所提到的复杂性，并且还继续汇总您之前已总结的6。

例如：

int[] arr = new int[]{6,6,6,6};

将给出：

//1st iteration
sum += 6+6+6+6;
//2nd iteration
sum += 6+6+6;
//3rd
sum += 6+6;
//4th
sum += 6;

总共给出sum=60而不是24。

Answer 3

您要使解决方案变得更加复杂而不是实际存在的问题，应该使用single for循环，并且可以使用boolean来检查是否要添加元素的天气

给定算法的时间复杂度是多少？

3 个答案: