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时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项（不含系数） 时间复杂度就是输入规模n与运算次数T的关系 T(n) = T = O(h) h 为T的最高阶 例如在一个长度为n的数组array中查找一个确定的值k12345 for(inti=0; in0，有T(n)
(1) = O
(1)，迭代两次可将右端展开为： T(n) = 3T(n/4) + O(n) = O(n) + 3( O(n/4) + 3T(n/42 ) ) = O(n) + 3( O(n/4) + 3( O(n/42 ) + 3T(n/43 ) ） ） 从上式可以看出，这是一个递归方程，我们可以写出迭代i次后的方程： T(n) = O(n) + 3( O(n/4) + 3( O(n/42 ) + ... + 3( n/4i + 3T(n/4i+1 ) ） ） ） 当n/4i+1 =1时，T(n/4i+1 )=1，则 T(n) = n + (3/4) + (32 /42 )n + ... + (3i /4i )n + (3i+1 )T
(1)1和所有充分大的正整数n，有af(n/b)≤cf(n)，则T(n)=O(f(n)）。 设T(n) = 4T(n/2) + n，则a = 4,b = 2,f(n) = n，计算得出nlogb a = nlog2 4 = n2 ，而f(n) = n = O(n2-ε )，此时ε= 1，根据第1种情况，我们得到T(n) = O(n2 )。 这里涉及的三类情况，都是拿f(n)与nlogb a 作比较，而递归方程解的渐近阶由这两个函数中的较大者决定。在第一类情况下，函数nlogb a 较大，则T(n)=O(nlogb a )；在第三类情况下，函数f(n)较大，则T(n)=O(f (n)）；在第二类情况下，两个函数一样大，则T(n)=O(nlogb a *logn)，即以n的对数作为因子乘上f(n)与T(n)的同阶。 但上述三类情况并没有覆盖所有可能的f(n)。在第一类情况和第二类情况之间有一个间隙：f(n)小于但不是多项式地小于nlogb a ，第二类与第三类之间也存在这种情况，此时公式法不适用
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怎么学数据结构指导一下拿线性表的数据来说吧 不需要背熟，因为背了根本没用，你应该掌握主要内容比如InitList(&L)操作结果：构成一个空的线性表L;InitList是一个函数名，你也可以定义为IL，这个名字完全是...
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数据结构一元多项式相乘的代码这是数组实现，别人写的. #include void mul(int a[],int b[],int w) {int shi[40]; int q,k,p,l; for ( k=0;k=0;q--) {for( p=w;p>=0;p--) { shi[q+p]=shi[q+p]+a[q]*b[p];...
数据结构中的是树形的结构有哪些算法叫什么名字基础类：二叉搜索（排序）树，线索二叉树，哈夫曼树（最优二叉树），二叉堆 平衡树类：AVL，红黑树，2-3树，2-3-4树，B树，B+树，B-树，treap,SBT。 优先队列类：左高树（左偏树，可并堆，斜堆），双端堆，斐波那契堆 集合...
