Quel est le grand O d'une boucle for ?
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Vidéo: Quel est le grand O d'une boucle for ?

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Anonim

Les grand O d'un boucle est le nombre d'itérations du boucle en nombre d'énoncés dans le boucle . Maintenant, selon la définition, le Grand O devrait être O (n*2) mais c'est O (n).

De même, vous pouvez demander quelle est la complexité d'une boucle for ?

Puisque nous supposons que les instructions sont O(1), le temps total pour le for boucle est N * O(1), qui est globalement O(N). L'extérieur boucle exécute N fois. Chaque fois que l'extérieur boucle exécute, l'intérieur boucle exécute M fois. En conséquence, les déclarations de l'intérieur boucle exécuter un total de N * M fois.

De plus, qu'est-ce que la notation Big O avec exemple ? Les Notation grand O définit une limite supérieure d'un algorithme, il limite une fonction uniquement par le haut. Pour Exemple , considérons le cas du tri par insertion. Il faut un temps linéaire dans le meilleur des cas et un temps quadratique dans le pire des cas. Nous pouvons dire sans risque que la complexité temporelle du tri par insertion est O (n^2).

Simplement, comment trouvez-vous la complexité temporelle d'une boucle for ?

Par exemple, le tri par sélection et le tri par insertion ont O(n^2) complexité temporelle . O(Connexion) Complexité temporelle d'un boucle est considéré comme O(Logn) si le boucle variables est divisé / multiplié par un montant constant. Par exemple, la recherche binaire a O(Logn) complexité temporelle.

Comment calculez-vous Big O?

À calculer le grand O , vous pouvez parcourir chaque ligne de code et déterminer si elle est O (1), O (n) etc, puis retournez votre calcul à la fin. Par exemple, il peut être O (4 + 5n) où le 4 représente quatre instances de O (1) et 5n représentent cinq instances de O (n).

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