Bir for döngüsünün büyük O'su nedir?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

NS büyük O bir döngü iterasyon sayısıdır döngü içindeki ifadelerin sayısına döngü . Şimdi tanıma göre, büyük O olmalı Ö (n*2) ama öyle Ö (n).

Benzer şekilde, for döngüsünün karmaşıklığı nedir diye sorabilirsiniz.

İfadelerin O(1) olduğunu varsaydığımız için, for için toplam süre döngü genel olarak O(N) olan N * O(1)'dir. dış döngü N kez çalıştırır. her seferinde dış döngü yürütür, iç döngü M kez çalıştırır. Sonuç olarak, iç ifadeler döngü toplam N * M kez yürütün.

Ayrıca, örnekle birlikte Big O gösterimi nedir? NS Büyük O gösterimi bir algoritmanın üst sınırını tanımlar, bir işlevi yalnızca yukarıdan sınırlar. İçin örnek , Ekleme Sıralaması durumunu düşünün. En iyi durumda doğrusal zaman ve en kötü durumda ikinci dereceden zaman alır. Ekleme sıralamanın zaman karmaşıklığının şu şekilde olduğunu güvenle söyleyebiliriz: Ö (n^2).

Basitçe, bir for döngüsünün zaman karmaşıklığını nasıl buluyorsunuz?

Örneğin, Seçimli Sıralama ve Eklemeli Sıralamada O(n^2) vardır zaman karmaşıklığı . O(Giriş) Zaman Karmaşıklığı bir döngü ise O(Logn) olarak kabul edilir. döngü değişkenler sabit bir miktarla bölünür / çarpılır. Örneğin, Binary Search'te O(Logn) var zaman karmaşıklığı.

Big O'yu nasıl hesaplarsınız?

NS Büyük O'yu hesapla , her kod satırını gözden geçirebilir ve doğru olup olmadığını belirleyebilirsiniz. Ö (1), Ö (n) vb. ve ardından hesaplama sonunda. örneğin olabilir Ö (4 + 5n) burada 4, aşağıdakilerin dört örneğini temsil eder: Ö (1) ve 5n, beş örneğini temsil eder Ö (n).