Question

我想知道我的算法在这种方法中的确切时间复杂度。我认为它是nlogn，因为它使用arrays.sort;

public static int largestElement(int[] num) throws NullPointerException // O(1)
    {
    int a=num.length; // O(1)
    Arrays.sort(num); // O(1)? yes

    if(num.length<1) // O(1)
    return (Integer) null;
    else
    return num[a-1]; // O(1)
    }

Answer 1

你的帖子中似乎与自己完全矛盾。你的方法是O（nlogn）是正确的，但是以下是不正确的：

Arrays.sort(num); // O(1)? yes

如果你是对的，方法将是O（1）！毕竟，序列中的一堆O（1）过程仍然是O（1）。实际上，Arrays.sort()是O（nlogn），它决定了方法的整体复杂性。

查找数组或集合中的最大元素总是可以是O（n），因为我们可以简单地遍历每个元素并跟踪最大值。

Answer 2

确实，这是O（nlogn）。 Arrays.sort（）使用合并排序。使用此方法可能不是找到最大值的最佳方法。您可以循环遍历数组，而不是比较元素。

Answer 3

“你的速度只有最慢的跑步者”--Fact

因此，这里重要的运行时操作是您的排序和您通过数组的步进。由于Arrays.sort（num）是一种最有效地对数组进行排序的方法，因此我们可以保证这将是O（nlg（n））（其中lg（n）是n的对数基数2）。这是因为O符号表示最坏情况运行时。此外，阵列的步进需要O（n）。

所以，我们有O（nlgn）+ O（n）+ O（1）+ ...

真正减少到O（2nlg（n））。但是，渐近符号中的系数可以忽略不计。所以你的运行时如上所述接近O（nlg（n））。

我的计划的时间复杂性

3 个答案: