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此代碼段的時間復雜度是O(n ^ 2)還是O(n ^ 3)

[英]Is the time complexity for this code segment O(n^2) or O(n^3)

我正在嘗試計算以下兩個函數的時間復雜度,但我感到困惑,因為在一個循環中我正在調用一個函數。 我們在計算時間復雜度時會考慮它嗎? 該函數在if語句條件檢查中調用,並且具有ao(n)。 另外,我正在使用Java中的內置排序功能對列表進行排序,我是否也必須對其進行計算?

public static List<Edge> getMSTUsingKruskalAlgorithm(int[][] graph, int[] singlePort) {

        List<Edge> edges = getEdges(graph);
        List<Edge> edges2 = getEdges(graph);
        DisjointSet disjointSet = new DisjointSet(graph.length);
        int chp=1000,x=-1,y=-1;
        List<Edge> mstEdges = new ArrayList<>();

        for(int i=0;i<singlePort.length;i++){
            chp=1000;
            x=-1;
            y=-1;
             for(Edge edge:edges){
                 if(( edge.x==singlePort[i]) && (!find(singlePort,edge.y))) {
                     if(edge.w<chp){
                         chp=edge.w;
                     x=edge.x;
                     y=edge.y;

                     }

                 }

             }

             int xSet = disjointSet.find(x);
             int ySet = disjointSet.find(y);

            if (xSet != ySet) {

                disjointSet.union(x,y);
                mstEdges.add(new Edge(x,y,chp));
                edges2.remove(new Edge(x,y,chp));
                for(Edge edge2:edges)
                {
                    if(edge2.x==x || edge2.y==x)
                        edges2.remove(edge2);
                }// end of loop

            }// end of if statement 

        }// end of loop 
        Collections.sort(edges2);

        for (Edge edge : edges2) {

            int xSet = disjointSet.find(edge.x);
            int ySet = disjointSet.find(edge.y);

            if (xSet != ySet) {

                disjointSet.union(edge.x, edge.y);
                mstEdges.add(edge);
            }
        }



         return mstEdges;


    }   



private static boolean find( int [] arr, int val)
    {
        boolean x= false;
        for (int i=0;i<arr.length;i++)
            if(arr[i]==val)
            { x=true;
             break;}

        return x;
    }

您的外部循環是O(n) ,其中n是singlePort中的元素數

您的內部循環是O(m) ,其中m是邊列表中的邊數。 在此循環中,您調用find(singlePort)函數-將其視為嵌套循環

find()函數為O(n) ,其中narr中為singlePort的元素數。

您具有三個嵌套循環級別,因此您會增加它們的時間復雜度。 注意:退出條件始終是運行時的良好指示

n * m * n = n^2 * m

如果m == n則您的算法為O(n * n * n) = O(n^3)

否則,從編寫方式上,我們可以說的最好是:

O(n^2 * m)

暫無
暫無

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