題目: 給定兩個大小為 m 和 n 的有序數組 nums1 和 nums2。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 則中位數是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 則中位數是 (2 + 3)/2 = 2.5 ...
主要利用快排遞歸划分的思想,可以在期望復雜度為O n 的條件下求第k大數。快排的期望復雜度為O nlogn ,因為快排會遞歸處理划分的兩邊,而求第k大數則只需要處理划分的一邊,其期望復雜度將是O n 。詳細的證明見 算法導論 。 我們可以這樣粗略的思考: 假設我們的數據足夠的隨機,每次划分都在數據序列的中間位置,那么第一次划分我們需要遍歷約n個數,第二次需要遍歷約n 個數,...,這樣遞歸下去, ...
2015-07-28 20:01 0 3490 推薦指數:
題目: 給定兩個大小為 m 和 n 的有序數組 nums1 和 nums2。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 則中位數是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 則中位數是 (2 + 3)/2 = 2.5 ...
我們都知道,查找第k大數有一個很常用的方法,是基於快排的查找,思路跟快排基本一樣,代碼如下: 因為每次分割完只需要繼續操作一邊,所以時間復雜度是O(n)。 但光是這樣解釋讓人有點不清楚,不通過計算很難讓人明白為什么是O(n),比如,即便每次只操作一邊,那么遍歷的次數也是logn次 ...
(轉載請注明出處,http://www.cnblogs.com/fangpei/p/3538331.html ) 以前寫過的一篇,搬過來。 上算法課的時候聽到老師講這個問題,覺得還是蠻有意思的。已知數組A,找出A[m]...A[p]中的第k大值 ...
時間復雜度 算法分析 同一問題可用不同算法解決,而一個算法的質量優劣將影響到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在於選擇合適算法和改進算法。一個算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。 一、時間復雜度 (1)時間頻度 一個算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來的,必須上機運行測試才能知 ...
(一)算法時間復雜度定義: 在進行算法分析時,語句總的執行次數T(n)是關於問題規模n的函數,進而分析T(n)隨n的變化情況並確定T(n)的數量級。算法的時間復雜度,也就是算法的時間量度,記作:T(n)=O(f(n))。它表示隨問題規模n的增大,算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同,稱作 ...
) 預先知道算法的復雜度是一回事,了解其后的原理是另一件事情。 不管你是計算機科班出身還是 ...
畫一個16個格子。大O表示計算的操作數。 算法1 需要16步。 算法2 算法1的時間復雜度為O(n) 算法2的時間復雜度為O(logn) n為元素個數16 O中的內容為操作的次數 5種常用的時間復雜度 ...
請你想出一個算法求出n以內(含n)的所有素數,要求算法的時間復雜度越小越好。 這里介紹一種算法——快速線性素數篩法(歐拉篩法),時間復雜度O(n)。 訣竅在於:篩除合數時,保證每個合數只會被它的最小質因數篩去。因此每個數只會被標記一次,所以算法時間復雜度為O(n)。 具體請看下面的代碼 ...