Question

您好我使用以下通用冒泡排序算法，我想显示时间复杂度。我知道这个算法的最佳/最坏情况是固定的，但我想知道，它是否可以特定于我的数组？

例如，这种情况的最坏情况是O(n^2)，这可能是我的数组特有的吗？

例如，最糟糕的情况是可以对120个元素中的100个进行排序（这就是我的数组特定的含义）。

public static <E extends Comparable<? super E>> void bubbleSort(E[] comparable) {
    boolean changed = false;
    do {
        changed = false;
        for (int a = 0; a < comparable.length - 1; a++) {
            if (comparable[a].compareTo(comparable[a + 1]) > 0) {
                E tmp = comparable[a];
                comparable[a] = comparable[a + 1];
                comparable[a + 1] = tmp;
                changed = true;
            }
        }
    } while (changed);
}

Answer 1

复杂性是函数（或算法）的渐近属性，而不是实际执行路径的渐近属性。复杂性表示输入大小和计算时间（或空间要求）之间的关系。因此，当应用于单个具体计算时，这个概念没有意义。

换句话说，您可以根据f(n)询问计算n的复杂程度，而不是计算f(5)。后者只是一个数字。前者是一个功能。

您可以做的事情是计算实际的操作次数。每次执行要包含的操作（例如“比较”）时，只需递增一些全局计数器，然后检查其值。（算法的复杂性应该告诉你这个计数器可能采用的值的界限。）

Answer 2

算法的“最坏情况”性能是指一组输入数据，使算法表现得最差。因此，引用特定输入数组的“最坏情况”是没有意义的，因为那只是一个情况。

Answer 3

在一般情况下，您的算法的最坏情况复杂度为O(n^2)（即不再而不是n^2，渐近）。它也是Theta(n^2)（即不多于而不是n^2）。我省略了乘法常数。

假设您对阵列有所了解。为了保持特定的内容，假设您知道您的数组需要不超过五个bubblesort类型的交换才能进行排序。有了这些知识，说算法的运行时间为O(n^2)仍然是正确的。但是，它不再是Theta(n^2)。

正确地说，在该特定情况下算法的运行时间是O(n)。换句话说，了解数组的某些内容使我们能够在算法的运行时提供更严格的绑定。

Answer 4

当列表已经排序或接近排序O(n)时，会出现冒泡排序的最佳情况，所以是的，它可能取决于您的数组。

java中算法的时间复杂度

4 个答案: