Vad är det stora O för en for loop?
Vad är det stora O för en for loop?

Video: Vad är det stora O för en for loop?

Video: Vad är det stora O för en for loop?
Video: Danny Saucedo - Dör för dig 2024, April
Anonim

De stort O av en slinga är antalet iterationer av slinga i antal uttalanden inom slinga . Nu enligt definitionen Stora O borde vara O (n*2) men det är det O (n).

På samma sätt kan du fråga dig, vad är komplexiteten i en for-loop?

Eftersom vi antar att påståendena är O(1), är den totala tiden för for slinga är N * O(1), vilket är O(N) totalt. Det yttre slinga kör N gånger. Varje gång det yttre slinga utför, det inre slinga avrättar M gånger. Som ett resultat, uttalanden i det inre slinga kör totalt N * M gånger.

Dessutom, vad är Big O-notation med exempel? De Stor O-notation definierar en övre gräns för en algoritm, den begränsar en funktion endast uppifrån. För exempel , överväg fallet med insättningssortering. Det tar linjär tid i bästa fall och kvadratisk tid i värsta fall. Vi kan lugnt säga att tidskomplexiteten för Insertion-sort är O (n^2).

Helt enkelt så, hur hittar du tidskomplexiteten för en for-loop?

Till exempel har urvalssortering och infogningssortering O(n^2) tidskomplexitet . O(Logga) Tidskomplexitet av en slinga betraktas som O(Logn) om slinga variabler divideras / multipliceras med ett konstant belopp. Till exempel har binär sökning O(Logn) tidskomplexitet.

Hur räknar man ut Big O?

Till beräkna Big O , kan du gå igenom varje kodrad och fastställa om det är det O (1), O (n) etc och sedan returnera din beräkning i slutet. Det kan till exempel vara O (4 + 5n) där 4:an representerar fyra instanser av O (1) och 5n representerar fem instanser av O (n).

Rekommenderad: