數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：第1章緒論(參考版)
2024-10-21 15:45本頁面
【正文】 } 時間復(fù)雜度為 O(n). 空間復(fù)雜度為 O(1) xxxxaaaaaxf nn )) . .)(...()( 1210 ?????? ?HW: 一、習(xí)題 1 二、結(jié)合本章，提出一個問題 三、預(yù)習(xí)第二章 2節(jié)，準(zhǔn)備 一個你自己已看懂的問題 。 i ) f=f*x+coef[i]。 for (f = coef[n], i=n1。 } nn xaxaxaaxf ????? . ..)( 2210問題規(guī)模為 n, 算法時間復(fù)雜度 : O(n) 空間復(fù)雜度： O(N) 解法 2 define N 100 float evaluate (float coef[ ], float x , int n ) { float f。 i ++) f=f+coef[i]*power[i]。 for (f = 0, i=0。 i=n。 int i。 } } 時間復(fù)雜度為 O(N2 ) 1． 4 算法與算法分析 例 2 算法空間復(fù)雜度 在本課程中，用執(zhí)行算法所需的輔助空間的大小作為算法所需空間的度量。 j=(N3*i)/2。 i=N/3。 } } 例 解法 2 define N 100 Void scheme( ) { int i, j。amp。 money=3*i+2*j+*k。 k=N。 j=N。 i=N。 1． 4 算法與算法分析 算法的時間復(fù)雜度為 O (N3) 1． 4 算法與算法分析 100元買 100支筆 , 其中鋼筆 3元 /支 , 圓珠筆 2元 /支 , 鉛筆 /支 . 寫算法輸出各種組合方案 解法 1 define N 100 void scheme() { int i, j, k, count, money。 k= n。 j++ ) { c[ i ][ j ] = 0 。 i++ ) For (j = 1。 1． 4 算法與算法分析 O（ n3） 稱為矩陣相乘算法 時間復(fù)雜度 ； O（ n3） 表示矩陣相乘算法執(zhí)行時間與 n3成正比 , 即 O（ n3）與 n3 同一數(shù)量級； n 階矩 陣相乘的算法 For ( i = 1。 5）可行性：組成算法的操作必須能夠在計算機(jī)上實現(xiàn)。 J I A C B D H G F E 1． 3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分類及表示 例 二 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表示 圖示表示 圖示表示是
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