时间复杂度为oN的算法
时间: 2023-11-18 14:48:55 浏览: 50
时间复杂度为O(n)的算法是指算法的执行时间与问题规模n成正比。这意味着随着问题规模的增加,算法的执行时间也会线性增加。在这种算法中,基本操作的执行次数与问题规模n成线性关系。例如,如果一个算法的时间复杂度为O(n),那么当问题规模n增加一倍时,算法的执行时间也会增加一倍。这种算法的执行效率相对较高,因为它的执行时间与问题规模成线性关系。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [常用排序算法的时间复杂度和空间复杂度](https://blog.csdn.net/weixin_49307896/article/details/110143062)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关问题
时间复杂度为on的排序算法
时间复杂度为O(n)的排序算法有计数排序和桶排序。
计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x,确定该序列中值小于x的元素的个数。一旦有了这个信息,就可以将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。
桶排序的基本思想是将数组分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序)。
恒为on方时间复杂度的排序算法
在计算机科学中,时间复杂度为 $O(n)$ 的排序算法被称为线性时间排序算法。目前有两种常用的线性时间排序算法,分别是计数排序(Counting Sort)和基数排序(Radix Sort)。
1. 计数排序
计数排序是一种非比较排序算法,其基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素 $x$,确定该序列中值小于 $x$ 的元素的个数,然后可以将 $x$ 直接放到第 $n+1$ 个位置上。具体步骤如下:
1. 找出待排序的数组中最大和最小的元素。
2. 统计数组中每个值为 $i$ 的元素出现的次数,存入数组 $C$ 的第 $i$ 项。
3. 对所有的计数累加(从 $C$ 中的第一个元素开始,每一项和前一项相加)。
4. 反向填充目标数组:将每个元素 $i$ 放在新数组的第 $C_i$ 项,每放一个元素就将 $C_i$ 减去 $1$。
计数排序的时间复杂度为 $O(n+k)$,其中 $n$ 是待排序序列的长度,$k$ 是待排序序列中的最大值和最小值的差。当待排序序列的最大值和最小值相差不大时,计数排序的效率比较高。
2. 基数排序
基数排序是一种多关键字比较排序算法,其基本思想是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集;依此类推,直到最高位。这样通过对每个关键字的排序,达到了整体排序的目的。具体步骤如下:
1. 取得数组中的最大数,并取得位数。
2. arr 为原始数组,从最低位开始取每个位组成 radix 数组。
3. 对 radix 进行计数排序(利用计数排序中的“每个桶里放置当前桶和前面桶的元素个数和”),从而得到排序结果。
基数排序的时间复杂度为 $O(d(n+k))$,其中 $d$ 是数字位数,$n$ 是待排序序列的长度,$k$ 是基数,通常是 $10$。当数字位数 $d$ 较小时,基数排序的效率比较高。