Qual é o grande O de um loop for?
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Vídeo: Qual é o grande O de um loop for?

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Anonim

o grande O de um ciclo é o número de iterações do ciclo em número de declarações dentro do ciclo . Agora, de acordo com a definição, o Big O deveria estar O (n * 2) mas é O (n).

Da mesma forma, você pode perguntar: qual é a complexidade de um loop for?

Uma vez que assumimos que as declarações são O (1), o tempo total para o for ciclo é N * O (1), que é O (N) em geral. O exterior ciclo executa N vezes. Cada vez que o exterior ciclo executa, o interior ciclo executa M vezes. Como resultado, as declarações no interior ciclo execute um total de N * M vezes.

Além disso, o que é notação Big O com exemplo? o Notação Big O define um limite superior de um algoritmo, ele limita uma função apenas de cima. Para exemplo , considere o caso de classificação por inserção. Leva tempo linear no melhor caso e tempo quadrático no pior caso. Podemos dizer com segurança que a complexidade de tempo do tipo de inserção é O (n ^ 2).

Simplesmente assim, como você encontra a complexidade de tempo de um loop for?

Por exemplo, a classificação por seleção e a classificação por inserção têm O (n ^ 2) complexidade de tempo . O (Logn) Complexidade de tempo de um ciclo é considerado como O (Logn) se o ciclo variáveis é dividido / multiplicado por um valor constante. Por exemplo, a pesquisa binária tem O (Logn) complexidade de tempo.

Como você calcula Big O?

Para calcular Big O , você pode percorrer cada linha de código e estabelecer se é O (1), O (n) etc e, em seguida, devolva o seu Cálculo no fim. Por exemplo, pode ser O (4 + 5n) onde o 4 representa quatro instâncias de O (1) e 5n representa cinco instâncias de O (n).

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