Big O

发布时间：2020-12-14 04:44:49 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：Ex. 1 Suppose we had an algorithm that took in an array of strings,sorted each string,and then sorted the full?array. What would the runtime be? 假设我们有一个算法把一个String数组，对其中每个字符串的字符排序，并对整个数组排序。时间复杂度会

Ex. 1

Suppose we had an algorithm that took in an array of strings,sorted each string,and then sorted the full?array. What would the runtime be?

假设我们有一个算法把一个String数组，对其中每个字符串的字符排序，并对整个数组排序。时间复杂度会是多少？

很多人会这样推理：对一个String所有字符排序是O(N log N)，并且我们对每个字符串都这么操作，所以复杂度是?O(N*N log N)。我们还要对数组里的String进行排序，所以额外加上O( N log N)。所以总的运行时间是O(N²?log N + N log N)，也就是 O(N²?log N)。
但这是不对的。问题在于N不是同一个。

我们来这么定义：

? 用s来表示最长字符串的长度
? 用a来表示数组的长度
然后这么计算：
? 对每个String排序是O(s log s)
??我们对每个字符串都这么操作，所以复杂度是?O(a * s log s) .
? 现在我们要对所有字符串进行排序。想当然的你可能会直接说是 O(a log a)。但实际上你需要考虑字符串的比较，每一对比较需要 O(s) 的时间，而一共有?O (a log a) 组比较。

综上，总的复杂度为?O(a*s(log a + log s)

Ex.2

This code counts all permutations of a string.

1  void permutation(String str) {
2    permutation(str,"");
3  }
4  
5  void permutation(String str,String prefix) {
6      if (str.length() == 0) {
7      System.out.println(prefix);
8      } else {
9      for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
10         String rem = str.substring(0,i) + str.substring ( i + 1);
11         permutation(rem,prefix + str.charAt(i);
12         }
13     }
14 }

如果一个String里有7个字符，第一次我们有7个选择，下一次我们有6个，以此类推。因此总选择数是7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1，也就是7! (7 factorial).

由此得知总共有n!种排列。

由于String的长度为n，所以总的排列数不会超过n * n!（可能存在相同字符）。

那每次调用permutation这个方程会花多久。

执行line 7会花O(n)的时间因为每个字符都会被打印。

执行line 10 和 11会花O(n)的时间(substring)。

所以总复杂度为O(n² * n!)。

Ex.3

下面是两个输出斐波那契数列的代码：

 1 void allFib(int n) {
 2     for (int i = 0; i < n; i++) {
 3     System.out.println(i + ": " + fib(i));
 4     }
 5 }
 6 
 7 int fib(int n) {
 8     if (n <= 0) return 0;
 9     else if (n == 1) return 1;
10     return fib(n - 1) + fib(n - 2);
11 }

很容易我们能得出复杂度为O(2ⁿ)。

 1 void allFib(int n) {
 2     int[] memo = new int[n + 1];
 3     for (int i = 0; i < n; i++) {
 4     System.out.println(i + ": " + fib(i,memo));
 5     }
 6 }
 7  
 8 int fib(int n,int[] memo) {
 9     if (n <= 0) return 0;
10     else if (n == 1) return 1;
11     else if (memo[n] ) > 0) return memo[n];
12 
13     memo[n] = fib(n - 1,memo) + fib(n - 2,memo);
14     return memo[n];
15 }

那第二个代码的复杂度是多少呢？

这里是典型的空间换时间，由于每次调用的时候传入了memo数组，所以在计算之前的fib[]时我们可以直接赋值，因此复杂度为O(n)

Ex.4

The following code prints all strings of length k where the characters are in sorted order. It?does this by generating all strings of length k and then checking if each is sorted. What is its?runtime?

以下代码输出了所有字符已排序的k长度的String。复杂度是？

 1 int numChars = 26;
 2 void printSortedStrings(int remaining) {
 3     printSortedStrings(remaining,"");
 4  }
 5 void printSortedStrings(int remaining,String prefix) {
 6     if (remaining == 0) {
 7         if (isInOrder(prefix) {
 8             system.out.println(prefix);
 9         }
10     } else {
11         for (int i = 0; i < numChars ; i++) {
12             char c = ithLetter(i);
13             printSortedStrings(remaining - 1,prefix + c);
14         }
15     }   
16 }
17 boolean islnOrder(String s) {
18     for (int i = 1; i < s.length(); i++) {
19         int prev ithLetter(s.charAt(i - 1));
20         int curr = ithLetter(s.charAt(i));
21         if (prev > curr) {
22             return false;
23         }
24     }
25     return true;
26 }
27 char ithLetter(int i) {
28     return (char) ( (int) ‘a‘) + i);
29 }

复杂度是O(kc^k)。 k是String的长度，c是英文字母的数量。这个代码用O(c^k)。检查排序要花O(k)的时间。

（编辑：李大同）

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