算法设计与分析课程的时间空间复杂度
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2018-11-12 17:11:15
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算法设计与分析课程的时间空间复杂度:
总结
Hanoi |
$ O(2^n) $ |
$ O(n) $ |
递归使用 |
会场安排问题 |
\(O(nlogn)\) |
\(O(n)\) |
贪心 |
哈夫曼树编码 |
\(O(nlogn)\) |
\[O(n)\] |
贪心 \[O(n^2) \](未采用特殊数据结构) |
dijkstra |
\(O(n^2)\) |
\(O(n)\) |
单源最短路径问题,贪心 |
Prim |
\(O(n^2)\) |
\(O(n)\) |
最小生成树 |
Kruskal |
\[O(eloge)\] |
\(O(e)\) |
最小生成树 |
大整数乘法(四次) |
\(O(n^2)\) |
\(O(log_2n)\) |
分治 |
大整数乘法(三次) |
\(O(n^{log_23})\) |
\(O(log_2n)\) |
分治 |
二分查找(递归) |
\(O(log_2n)\) |
\(O(log_2n)\) |
分治 |
二分查找(非递归) |
\(O(log_2n)\) |
\(O(1)\) |
分治 |
循环日程表 |
\(O(n^2)\) |
\(O(log_2n)\) |
分治 |
归并排序 |
\[O(nlog_2n)\] |
\(O(n)\) |
分治 |
快速排序 |
\[O(nlog_2n)\] |
\(O(n)\) |
分治 |
棋盘覆盖问题 |
\[O(4^k)\] |
\[ O(k)\] |
分治 |
Fibonacci(递归) |
\[ O({1.628}^n) \] |
\(O(n)\) |
动态规划 |
Fibonacci(非递归) |
\(O(n)\) |
\(O(n)\) |
动态规划 |
最长公共子序列(非递归) |
\(O(mn)-O(n^2)\) |
\(O(mn)-O(n^2)\) |
动态规划 |
最长公共子序列(递归) |
\(O(2^{min(m,n)})\) |
\(O(min(m,n))\) |
动态规划 |
矩阵连乘(递归) |
\(O(2^n)\) |
\(O(n^2)\) |
动态规划 |
矩阵连乘(DP) |
\(O(n^3)\) |
\(O(n^2)\) |
动态规划 |
0-1背包(DP) |
\(O(nw)->O(n2^n)\) |
\(O(nw)\) |
动态规划 |
0-1背包(贪心) |
\(O(nlog_2n)\) |
\(O(n)\) |
贪心法 |
DFS |
\[O(|V|+|E|)\] |
|
搜索法 |
BFS |
\[O(|V|+|E|)\] |
|
搜索法 |
子集树递归回溯 |
\(O(2^n)\) |
|
搜索法 |
排列树递归回溯 |
\(O(n!)\) |
|
搜索法 |
满m叉树递归回溯 |
\(O(m^n)\) |
|
搜索法 |
n皇后满m叉树 |
\(O(nm^n)\) |
\(O(n^n)\) |
搜索法 |
n皇后排列树 |
\(O(n^2(n-1)!)\) |
\(O(n!)\) |
搜索法 |
0-1背包回溯法 |
\(O(n2^n)\) |
\(O(2^n)\) |
搜索法 |
最大团问题 |
\(O(n2^n)\) |
\(O(2^n)\) |
搜索法 |
旅行商问题TSP |
\(O(n!)\) |
\(O(n!)\) |
搜索法 |
图的m着色GCP |
\(O(nm^n)\) |
\(O(m^n)\) |
搜索法 |
队列式0-1背包 |
\[O(n2^n)\] |
\(O(2^n)\) |
搜索法 |
优先队列0-1背包 |
\(O(n2^n)\) |
\(O(2^n)\) |
搜索法 |
队列式旅行商 |
\(O(n!)\) |
\(O(n!)\) |
搜索法 |
优先队列式旅行商 |
\(O(n!)\) |
\(O(n!)\) |
搜索法 |
布线问题 队列式 |
\(O(nm)\) |
\(O(nm)\) |
搜索法 |
转载自www.cnblogs.com/pprp/p/9947537.html