O(n log log n)时间复杂度
我在这里有一个简短的程序:
Given any n:i = 0;
while (i < n) {
k = 2;
while (k < n) {
sum += a[j] * b[k]
k = k * k;
}
i++;
}
它的渐近运行时间为O(n log log n)。为什么会这样呢?我知道整个程序至少要运行n次。但是我不确定如何找到日志log n。内部循环取决于k *
k,因此显然要小于n。如果每次是k / 2,那将只是n log n。但是您如何确定答案是log log n?
回答:
为了进行数学证明,内循环可以写为:
T(n) = T(sqrt(n)) + 1w.l.o.g assume 2 ^ 2 ^ (t-1)<= n <= 2 ^ (2 ^ t)=>
we know 2^2^t = 2^2^(t-1) * 2^2^(t-1)
T(2^2^t) = T(2^2^(t-1)) + 1=T(2^2^(t-2)) + 2 =....= T(2^2^0) + t =>
T(2^2^(t-1)) <= T(n) <= T(2^2^t) = T(2^2^0) + log log 2^2^t = O(1) + loglogn
==> O(1) + (loglogn) - 1 <= T(n) <= O(1) + loglog(n) => T(n) = Teta(loglogn).
然后总时间为O(n loglogn)。
首先查看内部循环何时中断,当k>
n时,意味着k至少在sqrt(n)之前,或者在k等于最大sqrt(n)之前处于两个级别,因此运行时间为T(sqrt(n))。 +
2≥T(n)≥T(sqrt(n))+ 1。
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