Video: Qual è la migliore complessità temporale del caso di merge sort?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Algoritmi di ordinamento
| Algoritmo | Struttura dati | Complessità spaziale: la peggiore |
|---|---|---|
| Ordinamento rapido | Vettore | Sopra) |
| Unisci ordinamento | Vettore | Sopra) |
| Ordinamento dell'heap | Vettore | O(1) |
| Ordinamento liscio | Vettore | O(1) |
Inoltre, qual è la complessità temporale del merge sort?
Il complessità del merge sort è O(nlogn) e NON O(logn). Il passo di divisione calcola il punto medio di ciascuno dei sottoarray. Ciascuno di questi passaggi richiede solo O (1) tempo . Il passo di conquista ricorsivamente tipi due sottoarray di n/2 (anche n) elementi ciascuno.
qual è il miglior caso di complessità temporale del bubble sort? Lo spazio complessità per Ordinamento a bolle è O (1), perché è richiesto solo un singolo spazio di memoria aggiuntivo, ad esempio per la variabile temporanea. Anche il migliore complessità temporale del caso sarà O(n), è quando l'elenco è già smistato.
Inoltre, qual è la complessità del caso migliore del merge sort?
n*log(n)
Qual è la complessità del tempo di esecuzione dell'ordinamento per inserzione nel caso migliore e negli scenari peggiori?
Migliore , peggio e media casi Il caso migliore input è un array che è già smistato . In questo ordinamento di inserimento del caso ha un lineare tempo di esecuzione (cioè, O(n)). Durante ogni iterazione, il primo elemento rimanente dell'input viene confrontato solo con l'elemento più a destra del smistato sottosezione della matrice.
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Come viene calcolata la complessità del merge sort?
2 risposte. La suddivisione di un nodo A[L,R] in due nodi richiede il tempo R−L+1 e quindi la fusione dei due nodi figli A[L,M] e A[M+1,R] richiede nuovamente A[R−L +1] tempo. Quindi, per ogni nodo, il numero di operazioni che l'algoritmo esegue è pari al doppio della dimensione dell'array corrispondente a quel nodo
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Albero di ricerca binario Algoritmo Medio Caso peggiore Spazio O(n) O(n) Cerca O(log n) O(n) Inserisci O(log n) O(n) Elimina O(log n) O(n)
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Per tutte le operazioni standard sullo stack (push, pop, isEmpty, size), la complessità di runtime nel caso peggiore può essere O(1). Diciamo can e not is perché è sempre possibile implementare stack con una rappresentazione sottostante che è inefficiente