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nlogn算法（nlogn算法復(fù)雜度）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 11:10:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 130

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本文目錄:

1、時(shí)間復(fù)雜度nlogn一般用什么算法實(shí)現(xiàn)
2、ACM 已知一些棍子長度，求組成的三角形周長最大為多少？（求O（nlogn）的算法）
3、堆排序和快排的平均時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，是怎么計(jì)算的呢
4、c++請(qǐng)問O(nlogn), O(1)分別指什么我知道O(n)指線性

nlogn算法（nlogn算法復(fù)雜度）

一、時(shí)間復(fù)雜度nlogn一般用什么算法實(shí)現(xiàn)

沒有時(shí)間沖突的說法，只有時(shí)間軸的說法。

時(shí)間軸大體上由圖層、幀和播放頭三部分組成，還包括添加幾個(gè)圖層，可以用來組織文檔中的插圖。圖層按照它在時(shí)間軸中出現(xiàn)的次序堆疊。因此，時(shí)間軸底部出現(xiàn)的對(duì)象在舞臺(tái)上也是堆疊在底部。我們可以隱藏、顯示、鎖定或解鎖圖層。每個(gè)圖層的幀都是唯一的，但是我們可以在同一圖層上把它拖動(dòng)到新位置，復(fù)制或移動(dòng)到另一個(gè)圖層。

圖層就像堆疊在一起的幾張幻燈膠片一樣，每個(gè)圖層都包含一個(gè)顯示在舞臺(tái)中的不同圖像。在當(dāng)前圖層中繪制和編輯對(duì)象，并不會(huì)影響其它圖層上的對(duì)象。

幀是動(dòng)畫中的單位時(shí)間。與膠片一樣，F(xiàn)lash8把時(shí)長分為幀。沒有內(nèi)容的幀以空心圈顯示，有內(nèi)容的幀以實(shí)心圈顯示。普通幀會(huì)延續(xù)前面關(guān)鍵幀的內(nèi)容。幀頻決定每個(gè)幀占用多長時(shí)間。

在時(shí)間軸里有一條比較細(xì)的紅線，拖動(dòng)這個(gè)紅線上的紅方塊，可以觀看紅線所停留幀的詳細(xì)內(nèi)容，這條紅線就是播放頭。播放頭指示到某幀，這一幀的內(nèi)容就會(huì)展現(xiàn)到舞臺(tái)上，這有助于用戶編輯這一幀的內(nèi)容。

希望我能幫助你解疑釋惑。

二、ACM 已知一些棍子長度，求組成的三角形周長最大為多少？（求O（nlogn）的算法）

不知道題目是否允許兩根短棍子連接在一起組成一根長棍子？

如果不允許，那么

按照棍子長度從大到小排序，O(nlogn)
令 i=0
i=i+1
若i+2>n，那么組不成三角形，跳第7步
如果第i根 i+1根 i+2根不能夠組成三角形，則跳第3步
輸出周長，結(jié)束
輸出不能組成三角形，結(jié)束

2-6/7是O（n），總算法復(fù)雜度 O(nlogn)

三、堆排序和快排的平均時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，是怎么計(jì)算的呢

每次分成兩堆，遞歸邊界就是1，這個(gè)復(fù)雜度就是n*logn（底數(shù)為2）

四、c++請(qǐng)問O(nlogn), O(1)分別指什么我知道O(n)指線性

這是算法的時(shí)空復(fù)雜度的表示。不僅僅用于表示時(shí)間復(fù)雜度，也用于表示空間復(fù)雜度。

O后面的括號(hào)中有一個(gè)函數(shù)，指明某個(gè)算法的耗時(shí)/耗空間與數(shù)據(jù)增長量之間的關(guān)系。其中的n代表輸入數(shù)據(jù)的量。

比如時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，就代表數(shù)據(jù)量增大幾倍，耗時(shí)也增大幾倍。比如常見的遍歷算法。

再比如時(shí)間復(fù)雜度O(n^2)，就代表數(shù)據(jù)量增大n倍時(shí)，耗時(shí)增大n的平方倍，這是比線性更高的時(shí)間復(fù)雜度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，對(duì)n個(gè)數(shù)排序，需要掃描n×n次。

再比如O(logn)，當(dāng)數(shù)據(jù)增大n倍時(shí)，耗時(shí)增大logn倍（這里的log是以2為底的，比如，當(dāng)數(shù)據(jù)增大256倍時(shí)，耗時(shí)只增大8倍，是比線性還要低的時(shí)間復(fù)雜度）。二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256個(gè)數(shù)據(jù)中查找只要找8次就可以找到目標(biāo)。

O(nlogn)同理，就是n乘以logn，當(dāng)數(shù)據(jù)增大256倍時(shí)，耗時(shí)增大256*8=2048倍。這個(gè)復(fù)雜度高于線性低于平方。歸并排序就是O(nlogn)的時(shí)間復(fù)雜度。

O(1)就是最低的時(shí)空復(fù)雜度了，也就是耗時(shí)/耗空間與輸入數(shù)據(jù)大小無關(guān)，無論輸入數(shù)據(jù)增大多少倍，耗時(shí)/耗空間都不變。哈希算法就是典型的O(1)時(shí)間復(fù)雜度，無論數(shù)據(jù)規(guī)模多大，都可以在一次計(jì)算后找到目標(biāo)（不考慮沖突的話）

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