我们都知道，查找第k大数有一个很常用的方法，是基于快排的查找，思路跟快排基本一样，代码如下： 因为每次分割完只需要继续操作一边，所以时间复杂度是O(n)。 但光是这样解释让人有点不清楚，不通过计算很难让人明白为什么是O(n)，比如，即便每次只操作一边，那么遍历的次数也是logn次 ...

主要利用快排递归划分的思想，可以在期望复杂度为O(n)的条件下求第k大数。快排的期望复杂度为O(nlogn)，因为快排会递归处理划分的两边，而求第k大数则只需要处理划分的一边，其期望复杂度将是O(n)。详细的证明见《算法导论》。 我们可以这样粗略的思考： 假设我们的数据足够的随机 ...

时间复杂度 算法分析 同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 一、时间复杂度 （1）时间频度 一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知 ...

才能完成以该节点为堆根节点的建堆过程。 因此，时间复杂度计算如下： \(T(n) = 2^0 * (n ...

（一）算法时间复杂度定义:　　在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作 ...

) 预先知道算法的复杂度是一回事，了解其后的原理是另一件事情。 不管你是计算机科班出身还是 ...

画一个16个格子。大O表示计算的操作数。 算法1 需要16步。 算法2 算法1的时间复杂度为O(n) 算法2的时间复杂度为O(logn) n为元素个数16 O中的内容为操作的次数 5种常用的时间复杂度 ...

请你想出一个算法求出n以内(含n)的所有素数，要求算法的时间复杂度越小越好。 这里介绍一种算法——快速线性素数筛法（欧拉筛法），时间复杂度O(n)。 诀窍在于：筛除合数时，保证每个合数只会被它的最小质因数筛去。因此每个数只会被标记一次，所以算法时间复杂度为O(n)。 具体请看下面的代码 ...