求时间复杂度:for (int i = 0; i < n - 2; i++){ //将两个数组按照罚款数进行从大到小排序 for (int j = 0; j < n - 2 - i; j++){ if (fine[j]<fine[j+1]){ int temp; temp = lim_t[j]; lim_t[j] = lim_t[j + 1]; lim_t[j + 1] = temp; temp = fine[j]; fine[j] = fine[j + 1]; fine[j + 1] = temp; } }
时间: 2023-06-19 12:10:06 浏览: 50
该代码段的时间复杂度为 O(n^2),其中 n 为数组的长度。因为有两层嵌套的循环,外层循环执行 n - 2 次,内层循环执行 n - 2 - i 次,总的执行次数为:
(n - 2) * (n - 2 - 1) + (n - 2) * (n - 2 - 2) + ... + (n - 2) * 1
这是一个等差数列的求和,根据等差数列求和公式可知,其结果为:
(n - 2) * (n - 3) / 2
忽略常数项和低次项,则时间复杂度为 O(n^2)。
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优化这段代码#include <iostream> void bubbleSort(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) { // 如果当前元素为偶数,且下一个元素为奇数,则交换它们 if (arr[j] % 2 == 0 && arr[j + 1] % 2 != 0) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } } int main() { int arr[] = {9, 4, 7, 2, 5, 8, 1, 6, 3}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); bubbleSort(arr, n); std::cout << "排序后的数组: "; for (int i = 0; i < n; i++) { std::cout << arr[i] << " "; } std::cout << std::endl; return 0; }
这段代码可以进行一些优化,以提高性能和减少不必要的交换操作。以下是优化后的代码:
```cpp
#include <iostream>
void bubbleSort(int arr[], int n) {
bool swapped; // 添加一个标志位,用于判断是否发生交换
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
swapped = false;
for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
// 如果当前元素为偶数,且下一个元素为奇数,则交换它们
if (arr[j] % 2 == 0 && arr[j + 1] % 2 != 0) {
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
swapped = true;
}
}
if (!swapped) {
break; // 如果没有发生交换,则数组已经有序,提前退出循环
}
}
}
int main() {
int arr[] = {9, 4, 7, 2, 5, 8, 1, 6, 3};
int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
bubbleSort(arr, n);
std::cout << "排序后的数组: ";
for (int i = 0; i < n; i++) {
std::cout << arr[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
```
在优化后的代码中,添加了一个标志位 `swapped`,用于判断在一轮遍历中是否发生了交换。如果没有发生交换,则说明数组已经有序,可以提前退出外层循环。这样可以减少不必要的比较和交换操作,提高性能。
请注意,冒泡排序算法的时间复杂度为 O(n^2),在处理大规模数据时可能不是最优选择。如果对算法性能有更高要求,可以考虑其他排序算法,如快速排序、归并排序等。
分析下列程序段的时间复杂度: x=0; for(i=1; i<n; i++) for (j=1; j<=n-i; j++) x++;
这段程序的时间复杂度为 $O(n^2)$。
原因如下:
该程序段中有两个嵌套的循环,外层循环的次数为 $n-1$,内层循环的次数为 $n-i$,因此总共的循环次数为:
$$
\sum\limits_{i=1}^{n-1}{(n-i)}=\sum\limits_{j=1}^{n-1}j=\frac{(n-1)\times n}{2}=O(n^2)
$$
在循环体内部,只有一条语句,即 x++,该语句的时间复杂度为 $O(1)$,因此总时间复杂度为 $O(n^2)$。
最后,程序将 x 的值赋给了某个变量,这一步不会影响时间复杂度。