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この検証プログラムの big-O 表記を導き出す必要があります。その仕事は、このタイプの製品エントリを受け入れることです: 'jacket,8,12,18,16,6'、それを検証し、サイズを並べ替え、エントリをアルファベット順にリストに並べ替え、各エントリの後に新しいリストを出力します。

Big-O 表記は、プログラムが特定の入力に対して実行するのに最も長い時間がかかる最悪のシナリオに基づいています。「parseData」メソッドを使用すると、最悪のケースは入力が完全に有効な場合です。したがって、例外は渡されず、すべてのメソッドが実行されます。商品名は15文字で5サイズが入ります。このシナリオでは、このメソッドと以下の他の小規模な検証メソッドは、この最悪のケースのイベントを実行するために常に同じ期間を要します。これにより、コメントに示されているように、O(1) の複雑さが得られます。

主に、あります。- 検証 - O(n) - 並べ替え - O(nlogn) - 印刷 - O(n^2)

これは O(n^2) に要約されますか? それとも、考慮されるエントリの数に依存しますか?

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漸近解析の場合、O(n logn)およびO(n)よりもはるかに速く成長するため、O(n ^ 2)に要約されます。ただし、これは単なる漸近的な上限であることに注意してください。つまり、あなたが言うように、それは実際にはタイトではない可能性があり、平均的または予想されるケースではありません。

于 2013-01-20T13:16:32.453 に答える