O(nlogn + n × Σ(C(n, i)) + len(combinations)log(len(combinations))) 和O(n*n)谁大
时间: 2023-10-04 08:10:37 浏览: 36
我们可以对比一下这两个复杂度的增长趋势。
首先,O(nlogn + n × Σ(C(n, i)) + len(combinations)log(len(combinations)))中 Σ(C(n, i)) 表示i从n到数组长度的组合数之和,因此 Σ(C(n, i)) 是一个非常大的数,即使 len(combinations) 比较小,这个复杂度也非常高。
而 O(n^2) 的复杂度是一个二次方的增长趋势,与数组长度的增长呈平方关系,当数组长度增长时,这个复杂度也会变得非常高。
因此,两个复杂度在数据规模较小的情况下可能相当,但在数据规模较大时,O(nlogn + n × Σ(C(n, i)) + len(combinations)log(len(combinations))) 的复杂度会更高。
相关问题
nlogn+n 和n*n时间复杂度
nlogn + n 和 n^2 的时间复杂度比较,一般情况下 nlogn + n 的时间复杂度要优于 n^2。
假设 nlogn + n 的时间复杂度为 T1,那么可以将其拆分为 nlogn 和 n 两个部分的时间复杂度之和。其中,nlogn 表示的是某个具有 O(nlogn) 时间复杂度的算法,n 表示的是某个具有 O(n) 时间复杂度的算法,所以 T1 的时间复杂度为 O(nlogn + n) = O(nlogn)。
而 n^2 的时间复杂度为 T2,表示的是某个具有 O(n^2) 时间复杂度的算法。那么,在数据规模较大时,T2 的时间复杂度会远远大于 T1,也就是说,nlogn + n 的算法会比 n^2 的算法更快地完成数据处理。
总之,当数据规模较大时,nlogn + n 的时间复杂度会优于 n^2 的时间复杂度。但需要注意的是,具体的时间复杂度还要考虑算法的具体实现方式、数据规模、处理数据的类型等因素。
O(nk)+O(nlogn)算法复杂度高吗
相对于O(n^2)这样的算法复杂度,O(nk)和O(nlogn)算法复杂度都要低得多。但是,它们仍然可能在处理大规模数据时变得缓慢。因此,算法复杂度的高低也取决于具体的问题和数据规模。在一些小规模的问题上,O(nk)和O(nlogn)算法复杂度可能已经足够高效。但是,对于大规模数据和复杂问题,我们可能需要更高效的算法复杂度,比如O(n)或O(logn)等级的算法。