Hva er den store O-en til en for-løkke?
Hva er den store O-en til en for-løkke?

Video: Hva er den store O-en til en for-løkke?

Video: Hva er den store O-en til en for-løkke?
Video: ❌ DON'T use a for loop like this for multiple Lists in Python!!! 2024, Kan
Anonim

De stor O av en Løkke er antall iterasjoner av Løkke i antall utsagn i Løkke . Nå i henhold til definisjonen Stor O bør være O (n*2) men det er det O (n).

På samme måte kan du spørre, hva er kompleksiteten til en for-løkke?

Siden vi antar utsagnene er O(1), er den totale tiden for for Løkke er N * O(1), som er O(N) totalt sett. Det ytre Løkke kjører N ganger. Hver gang den ytre Løkke utfører, det indre Løkke utfører M ganger. Som et resultat, uttalelsene i det indre Løkke utfør totalt N * M ganger.

Videre, hva er Big O-notasjon med eksempel? De Stor O-notasjon definerer en øvre grense for en algoritme, den begrenser en funksjon bare ovenfra. Til eksempel , vurder tilfellet med Insertion Sort. Det tar lineær tid i beste fall og kvadratisk tid i verste fall. Vi kan trygt si at tidskompleksiteten til innsettingssortering er O (n^2).

Rett og slett, hvordan finner du tidskompleksiteten til en for-løkke?

For eksempel har utvalgssortering og innsettingssortering O(n^2) tidskompleksitet . O(Logg) Tidskompleksitet av en Løkke anses som O(Logn) hvis Løkke variabler deles / multipliseres med en konstant mengde. For eksempel har binært søk O(Logn) tidskompleksitet.

Hvordan beregner du Big O?

Til beregn Big O , kan du gå gjennom hver linje med kode og fastslå om den er det O (1), O (n) etc og returner deretter din beregning på slutten. Det kan for eksempel være O (4 + 5n) hvor 4 representerer fire forekomster av O (1) og 5n representerer fem forekomster av O (n).

Anbefalt: