计算这段代码的时间复杂度for(t=1,k=1;k<=n;k++) {t=t*2; for(j=1;j<=t;j++) s=s+j; }

时间: 2024-06-13 07:06:45 浏览: 11
这段代码的时间复杂度为O(nlogn)。外层循环的时间复杂度为O(logn),内层循环的时间复杂度为O(t),而t的值是2的幂次方,所以内层循环的时间复杂度为O(2^1+2^2+...+2^logn),即O(2^(logn+1)-2),也就是O(2n-2)。因此,总的时间复杂度为O(logn*(2n-2)),即O(nlogn-2logn),去掉常数项和低阶项后,得到O(nlogn)。
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int i, jk, t.n; n=a.length; for (i-0; ¡<n-1; i++) { k=i; for (j-it1; j<n; j++) { if (alif<a[k]) { k=i: } if (il=k) Farkl; ak=alil; alj-t; 要求: ①计算此程序段的圈复杂度。 ② 用基本路径测试法给出测试路径。 ③ 为各测试路径设计测试用例。

这段代码有一些语法错误,我先做一些纠正: ``` int i, j, k; n = a.length; for (i = 0; i < n-1; i++) { k = i; for (j = i+1; j < n; j++) { if (a[j] < a[k]) { k = j; } } if (k != i) { int temp = a[i]; a[i] = a[k]; a[k] = temp; } } ``` ①此程序段的圈复杂度为n(n-1)/2,即O(n^2)。 ②基本路径测试法基于程序的控制流图,找出所有可能的独立路径,并为每个独立路径设计测试用例。以下是此程序段的控制流图和基本路径: 控制流图: ``` ---------(1)---------- | for i=0 to n-1 | / \ | ----(2)------ (6) | | k=i; | | | | for j=i+1|to n | | | if a[j] |< a[k]| | | k=j; | | | ------------ | | if k!=i then (3) | | ------------ | | return ----------------------- ``` 基本路径: 1. 1-2-6 2. 1-2-3-6 3. 1-2-3-4-6 4. 1-2-3-5-6 ③为每个基本路径设计测试用例: 1. 最好情况:输入数组已经有序,例如:[1,2,3,4,5] 2. 最坏情况:输入数组逆序,例如:[5,4,3,2,1] 3. 覆盖第3条基本路径的测试用例:[3,2,1,4,5] 4. 覆盖第4条基本路径的测试用例:[1,3,2,5,4]

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { long long n; cin>>n; long long a; for(int i=0;i<n;i++) { cin>>a; int s[a]; int t=0,sum,v=0; for(int j=1;j<=a;j++) { if(a%j==0) s[t++]=j; } for(int k=0;k<t;k++) { for(int j=k+1;j<t;j++) { for(int q=j+1;q<t;q++) { for(int p=q+1;p<t;p++) { sum=0; sum=sum+s[k]+s[j]+s[q]+s[p]; if(a%sum==0) { cout<<"Yes"<<endl; v++; goto LL; } } } } } LL:if(v==0) cout<<"No"<<endl; } return 0; }改错

这段代码的问题在于定义了一个变长数组 `s`,而 C++ 不支持变长数组,需要使用动态内存分配或者使用 `vector` 容器代替。另外,该代码使用了多重循环,时间复杂度较高,可以考虑优化算法。以下是修改后的代码: ```c++ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { long long n; cin >> n; for (int i = 0; i < n; i++) { long long a; cin >> a; vector<int> s; for (int j = 1; j * j <= a; j++) { if (a % j == 0) { s.push_back(j); if (j != a / j) { s.push_back(a / j); } } } bool flag = false; for (int k = 0; k < s.size(); k++) { for (int j = k + 1; j < s.size(); j++) { for (int q = j + 1; q < s.size(); q++) { for (int p = q + 1; p < s.size(); p++) { int sum = s[k] + s[j] + s[q] + s[p]; if (a % sum == 0) { cout << "Yes" << endl; flag = true; goto LL; } } } } } LL: if (!flag) { cout << "No" << endl; } } return 0; } ``` 这里使用了 vector 容器来存储因子,避免了变长数组的问题,并且优化了因子的计算方法,减少了循环次数。同时,使用了布尔变量 `flag` 来记录是否存在符合条件的和,避免了使用 goto 语句。

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解释以下这段代码并说出他的计算复杂度import java.util.*; public class 1806 { static int n; static int[] t = new int[10]; static int[] telegraph = new int[50005]; static int[] dis = new int[50005]; static int[] pre = new int[50005]; static boolean[] vis = new boolean[50005]; static ArrayList<Integer> path = new ArrayList<Integer>(); public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); for (int i = 0; i < 10; i++) { t[i] = sc.nextInt(); } for (int i = 1; i <= n; i++) { telegraph[i] = sc.nextInt(); } dijkstra(1); if (dis[n] == Integer.MAX_VALUE) { System.out.println("-1"); } else { System.out.println(dis[n]); getPath(n); System.out.println(path.size()); for (int i = 0; i < path.size(); i++) { System.out.print(path.get(i) + " "); } } } private static void dijkstra(int s) { Arrays.fill(dis, Integer.MAX_VALUE); dis[s] = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { pre[i] = i; } for (int k = 0; k < n; k++) { int u = -1; int minDis = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!vis[i] && dis[i] < minDis) { u = i; minDis = dis[i]; } } if (u == -1) { break; } vis[u] = true; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!vis[i]) { int w = getWeight(telegraph[u], telegraph[i]); if (dis[u] + w < dis[i]) { dis[i] = dis[u] + w; pre[i] = u; } } } } } private static int getWeight(int a, int b) { int weight = 0; String s1 = String.valueOf(a); String s2 = String.valueOf(b); int len = Math.min(s1.length(), s2.length()); for (int i = 0; i < len; i++) { if (s1.charAt(i) != s2.charAt(i)) { weight = t[i]; break; } } return weight; } private static void getPath(int u) { if (u != 1) { getPath(pre[u]); } path.add(u); } }

import java.io.*; import java.util.*; public class 1162 { static class Node { double r; double c; int j; int next; Node(int j, double r, double c, int next) { this.j = j; this.r = r; this.c = c; this.next = next; } } static final int INF = 0x3f3f3f3f; static final int N = 106; static int[] head = new int[N]; static int I; static Node[] side = new Node[N * 2]; static double[] dist = new double[N]; static void add(int i, int j, double r, double c) { side[I] = new Node(j, r, c, head[i]); head[i] = I++; } static boolean spfa(int s, double k, int n) { int[] num = new int[N]; boolean[] in = new boolean[N]; Arrays.fill(num, 0); Arrays.fill(in, false); Queue<Integer> qt = new LinkedList<>(); for (int i = 1; i <= n; ++i) { dist[i] = 0.0; } dist[s] = k; qt.offer(s); num[s] = 1; while (!qt.isEmpty()) { int x = qt.poll(); in[x] = false; if (x == s && dist[x] > k) { return true; } for (int t = head[x]; t != -1; t = side[t].next) { int j = side[t].j; if (dist[j] < (dist[x] - side[t].c) * side[t].r) { dist[j] = (dist[x] - side[t].c) * side[t].r; while (!in[j]) { ++num[j]; if (num[j] >= n) { return true; } in[j] = true; qt.offer(j); } } } } return false; } public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n, m, s; double k; while (scanner.hasNext()) { n = scanner.nextInt(); m = scanner.nextInt(); s = scanner.nextInt(); k = scanner.nextDouble(); Arrays.fill(head, -1); I = 0; while (m-- > 0) { int a = scanner.nextInt(); int b = scanner.nextInt(); double rab = scanner.nextDouble(); double cab = scanner.nextDouble(); double rba = scanner.nextDouble(); double cba = scanner.nextDouble(); add(a, b, rab, cab); add(b, a, rba, cba); } if (spfa(s, k, n)) { System.out.println("YES"); } else { System.out.println("NO"); } } scanner.close(); } }解释这段代码并说他的计算复杂度

Algorithm 1: The online LyDROO algorithm for solving (P1). input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end With the above actor-critic-update loop, the DNN consistently learns from the best and most recent state-action pairs, leading to a better policy πθt that gradually approximates the optimal mapping to solve (P3). We summarize the pseudo-code of LyDROO in Algorithm 1, where the major computational complexity is in line 7 that computes G􏰅xti,ξt􏰆 by solving the optimal resource allocation problems. This in fact indicates that the proposed LyDROO algorithm can be extended to solve (P1) when considering a general non-decreasing concave utility U (rit) in the objective, because the per-frame resource allocation problem to compute G􏰅xti,ξt􏰆 is a convex problem that can be efficiently solved, where the detailed analysis is omitted. In the next subsection, we propose a low-complexity algorithm to obtain G 􏰅xti, ξt􏰆. B. Low-complexity Algorithm for Optimal Resource Allocation Given the value of xt in (P2), we denote the index set of users with xti = 1 as Mt1, and the complementary user set as Mt0. For simplicity of exposition, we drop the superscript t and express the optimal resource allocation problem that computes G 􏰅xt, ξt􏰆 as following (P4) : maximize 􏰀j∈M0 􏰕ajfj/φ − Yj(t)κfj3􏰖 + 􏰀i∈M1 {airi,O − Yi(t)ei,O} (28a) τ,f,eO,rO 17 ,建立了什么模型

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