sort(time.begin(),time.end(),greater<int>());的时间复杂度及其原因
时间: 2024-04-06 11:32:16 浏览: 17
`sort(time.begin(),time.end(),greater<int>())` 使用 C++ STL 的 `sort` 函数对 `time` 向量进行排序,排序的规则是按照从大到小的顺序。`sort` 函数的时间复杂度是 $O(n\log n)$,其中 $n$ 是待排序元素的数量。
`sort` 函数采用的是快速排序(Quick Sort)或归并排序(Merge Sort)等高效的排序算法,其时间复杂度为 $O(n\log n)$。具体实现方式取决于具体的 STL 实现版本和排序元素的类型。在这个例子中,由于排序的元素是整数类型,因此 `sort` 函数采用了快速排序算法,其时间复杂度为 $O(n\log n)$。
需要注意的是,当容器中的元素数量较小时,使用插入排序的时间复杂度可能更优,因为插入排序的时间复杂度为 $O(n^2)$,但是由于常数因子较小,对于小规模数据的排序,插入排序的实际效率可能更高。因此,STL 的 `sort` 函数通常会在排序元素数量较小时采用插入排序,而在数量较大时采用快速排序或归并排序等高效的排序算法。
相关问题
sort(time.begin(),time.end(),greater<int>());
这段代码使用了 `sort` 函数对 `time` 向量进行排序,排序的规则是按照从大到小的顺序,即使用 `greater<int>` 作为排序的比较函数。`sort` 函数是 C++ STL 中的标准库函数,用于对数组或向量等容器进行排序。
`sort` 函数的一般形式为:
```cpp
sort(first, last, cmp);
```
其中,`first` 和 `last` 分别是容器中需要排序的元素的起始位置和终止位置;`cmp` 是一个可选的比较函数,用于指定排序的规则。如果不指定比较函数,则默认按照从小到大的顺序进行排序。
在本代码中,`time.begin()` 和 `time.end()` 分别表示 `time` 向量中需要排序的元素的起始位置和终止位置,而 `greater<int>()` 是一个函数对象,用于指定按照从大到小的顺序进行排序。因此,`sort` 函数会将 `time` 向量中的元素按照从大到小的顺序进行排序。
需要注意的是,使用 `sort` 函数进行排序的时间复杂度为 $O(n\log n)$,其中 $n$ 是容器中需要排序的元素的数量。对于大规模的数据排序,需要考虑到排序算法的时间复杂度。
分析下面代码的时间复杂度和空间复杂度#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m; //作业个数为n, 机器个数为m int main() { cin>>n>>m; vector<int> time(n); vector<vector<int> > machine(m); vector<int> sumTime(m,0); for(int i=0;i<n;++i){ cin>>time[i]; } sort(time.begin(),time.end(),greater<int>()); for(int i=0;i<n;++i){ int select=0; for(int j=0;j<m;++j){ if(sumTime[j]<sumTime[select]){ select=j; } } machine[select].push_back(time[i]); sumTime[select]+=time[i]; } int maxTime=sumTime[0]; for(int j=0;j<m;++j){ if(sumTime[j]>maxTime){ maxTime=sumTime[j]; } } for(int j=0;j<m;++j){ cout<<"第"<<j<<"台机器所需处理总时间为: "<<sumTime[j]<<endl; } cout<<"处理所有作业时间共需: "<<maxTime; return 0; }
时间复杂度分析:
1. 输入操作的时间复杂度为 O(1)。
2. 创建一个长度为 n 的 vector,时间复杂度为 O(n)。
3. 创建一个大小为 m*m 的二维 vector,时间复杂度为 O(m^2)。
4. 创建一个长度为 m 的 vector,时间复杂度为 O(m)。
5. 对长度为 n 的 vector 进行排序,时间复杂度为 O(nlogn)。
6. 对长度为 n 的 vector 进行 n 次遍历,对长度为 m 的 vector 进行 m*n 次遍历,时间复杂度为 O(nm)。
7. 对长度为 m 的 vector 进行一次遍历,时间复杂度为 O(m)。
因此,该代码的时间复杂度为 O(nlogn + nm + m^2),其中 O(nlogn) 主要来自于排序操作。
空间复杂度分析:
1. 创建一个长度为 n 的 vector,空间复杂度为 O(n)。
2. 创建一个大小为 m*m 的二维 vector,空间复杂度为 O(m^2)。
3. 创建一个长度为 m 的 vector,空间复杂度为 O(m)。
因此,该代码的空间复杂度为 O(m^2 + n + m),其中 O(m^2) 主要来自于二维 vector 的创建。
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