4002: 深入浅出学算法003-计算复杂度

最新推荐文章于 2024-11-17 20:17:00 发布

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#算法入门

本文探讨了算法复杂度的三个方面——时间复杂度、空间复杂度和编程复杂度，强调在优化时需综合考虑。文章通过实例解析了不同程序段的时间复杂度，包括线性、对数、平方等，并提供了样例输入和输出，适合算法入门学习者进行训练。

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4002: 深入浅出学算法003-计算复杂度

Description
算法复杂度一般分为：时间复杂度、空间复杂度、编程复杂度。这三个复杂度本身是矛盾体，不能一味地追求降低某一复杂度，否则会带来其他复杂度的增加。在权衡各方面的情况下，降低时间复杂度成为本课程学习的重点之一。请计算下面几个程序段的复杂程度，分别用1、logn、n、nlogn、n^2、n3或2^n来表示

程序片段1：
x=x+1;

程序片段2：
for(k=1;k<=n;k++)
{
x=x+1;
}

程序片段3： for(k=1,t=1;k<=n;k++) { t=t2; for(j=1;j<=t;j++) x=x+j; } 程序片段4： for(k=1;k<=n;k++) { for(j=1;j<=k;j++) x=x+j; } 程序片段5： m=0; for(k=1,t=1;k<=n;k++) { t=t2; for(j=t;j<=n;j++) m++; } 程序片段6： m=0; for(k=1;k<=n;k++) { for(j=1;j<=n;j++) m++; } 程序片段7： m=0; for(k=1;k<=n;k++) { for(j=1;j<=n;j++) for(i=1;i<=n;i++) m++; }
Input
多组测试数据，首先在第一行输入整数T表示提问次数然后是n行，每行是1个整数，表示程序片段号
Output
对于每次提问，在1行输出对应程序片段对应的复杂程度（注意必须按前面提示的输出，注意大小写
Sample Input

2
1
2

Sample Output

1
n
算法入门计算时间复杂度；还不是特别熟练，继续训练