我正在尝试比较两种算法及其 Big Oh 效率。我试图找到一个算法比另一种算法更有效的 n 值。任何有用的例子或资源都会有很大的帮助。
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您确实需要了解的不仅仅是算法的 BigO 复杂性,以便准确确定一种算法在什么时候变得比另一种更有效,假设它们具有不同的低阶项和常数,并且具有更差 BigO 特性的算法具有更好的低阶术语\常量。但通常近似值就足够了。
算法的运行时复杂度是处理输入规模不断扩大的问题时使用的工具。
经验性能分析是处理通常涉及小输入的高频、重复性问题时使用的工具*
(*) 什么构成小输入取决于所涉及算法的复杂性。例如,对于旅行商问题,大小为 5 的输入很小,而大小为 15 的输入很大。对于排序,20 个元素被认为是小元素,20000 个元素是大元素,2000000 个元素是大元素。
于 2017-11-26T18:55:58.313 回答