Big Oh (n log n)

Ich studiere zurzeit grundlegende algorithmen für die Big-Oh. Ich Frage mich, wenn jemand kann mir zeigen, wie der code für (n log n) in Java mit Big Oh wäre wie oder mich direkt auf jeder Seite SO, wo einer vorhanden ist.

Da bin ich nur ein Anfänger, ich kann mir nur vorstellen, den code, bevor ich es schreiben. Also, theoretisch (mindestens), es sollte eine for-Schleife, wo wir etwas n-mal. Dann für das Protokoll n, können wir die while-Schleife. So dann wird die Schleife n-mal ausgeführt und die while-Schleife wird ausgeführt, log base 2-mal. Mindestens das ist, wie ich vorstellen, es in meinem Kopf zu sehen, aber der code würde sich aufklären.

  • Ich bin mir nicht sicher, ob ich Sie richtig verstanden habe. Fragen Sie ein Beispiel für einen Algorithmus eine Zeitkomplexität in O(n log n)?
  • Versuchen Sie, um zu studieren jede gut Sortier-Algorithmus wie merge-sort. Folgende link kann Ihnen helfen, stackoverflow.com/questions/1592649/...
  • Ja. Ich will einfach nur, um zu sehen, wie der code Aussehen würde in einem Java-Programm.
  • Es gibt viele solcher algorithmen, und Sie müssen nicht unbedingt Aussehen/die gleiche Arbeit. Hier sind einige Beispiele finden Sie: Quick-Sort und Merge-Sort.
  • Wir werden ich verstehe den Algorithmus theoretisch (mehr oder weniger), aber ich will einfach nur, um zu sehen, wie der Algorithmus geschrieben werden, die in einem Java-Programm.
  • Wenn Sie wollen einfach nur ein Beispiel-code, versuchen Sie, google es aus. Ich bin sicher, du wirst es finden.
  • Ich habe. Ich fand Beispiel von vielen anderen Großen Oh-algorithmen wie O(n^2) aber nicht O(n log n).
  • code2learn.com/2011/07/merge-sort-using-java.html
  • Sie werden wahrscheinlich brauchen, um zu lernen, über Rekursion, bevor Sie zu schätzen wissen die meisten O(n log n) - algorithmen. Sie nicht bestehen in der Regel aus zwei verschachtelten explizite Schleifen.
  • Es klingt wie Sie möglicherweise ein wenig verwirrt. O-notation ist kein Algorithmus, es ist eine Metrik, die beschreibt algorithmen. So, Sie nicht implementieren O(n log n) -- implementieren Sie einen Algorithmus, der möglicherweise eine garantierte performance von O(n log ). Verwenden Sie ein Gehäuse Analogie, die Sie nicht bauen 20 Fuß, Sie ein Haus bauen und dann Messen, wie viele Meter groß Sie ist.
  • +1 für das Studium "grundlegende algorithmen für die Big-Oh"

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