数据结构的线性表时间复杂度问题,如图第11,为什么是O(m)

如题所述

如果将长度为任一个单链表连接到另一个单链表之后,它的算法就是找到单链表的尾点,然后将尾节点的连接地址指向被连接表的头接点即可实现相加。由于单链表的尾结点查询时间复杂度是该单链表的长度(单链表需要从该节点头结点循环到尾点,如果是双链表或循环链表可以直接得到尾节点的)。所以我们需要的是连接在前边单链表的尾节点与连接在后边的链表的头节点。

长度为n的连接到长度为m的之后,所以必须找到长度为m链表的尾节点与长度为n节点头节点,找到m节点的尾结点需要的时间代价显示是O(m),而找到长度为n的链表的头节点为O(1)就可以了。确定时间代价与空间代价只说明其数量级而非精确数字,所否去掉所有低数量级与系数,保留最高数量级,所以最终的时间代价显然是O(M).
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第1个回答  推荐于2016-03-25
在长度为m的单链表后链接一个链表,所以应该要找到该长度m的链表的最后一个节点(复杂度为m,所以答案为C),然后将最后的节点指向下一个节点的地址赋值为长度为n的单链表的首节点。本回答被提问者采纳

数据结构的线性表时间复杂度问题,如图第11,为什么是O(m)
确定时间代价与空间代价只说明其数量级而非精确数字,所否去掉所有低数量级与系数,保留最高数量级,所以最终的时间代价显然是O(M).

KMP求模式值的复杂度为什么是O(m)?
算法复杂度是o(m),而是o(m+n)如果从字符串S中匹配字符串T 要先对T进行遍历,求一个next数组 根据next数组匹配的时候,当出现 Si != Tj时,下一次的比较应该是Si和T next[j]进行比较,不需要回溯 因此,时间复杂度O( strlen(s) + strlen(t))...

求数据结构程序的时间复杂度
只有第一个正确。第一个:for( int i=1;i<=n;i++) for( int j=1;j<= m; j++) A[i][j] = i*j; 时间复杂度为: O(m*n)第二个:i=0,s=0; while (s<n) {s=s+i;i++;} 时间复杂度为: O(根号n)第三个:for(i=1,s=0:i<=n:i++){t=1:for...

数据结构算法题,合并两个链表的算法,计算时间复杂度。
如果要比较两个链表的大小,那就得将两具链表分别访问一次,这样至少需要m+n次访问,不如直接访问一个链表到结束,然后将另一个链表连接到结尾处,这样平均需要访问(m+n)\/2次,这样算法的时间复杂度应该为O(m+n)

时间复杂度O(m+n)和O(m*n)有什么区别
时间复杂度O(m+n) 是 线性阶 O(n),举例的算法:比如 长度m和长度n的链表 合并 时间复杂度O(m*n) 是 平方阶 O(n^2),举例的算法,对二维数组 int a[m][n] 的遍历。m和n分别表示未知数的行数和列数,用嵌套的for循环来解决 线性增长趋势图 ...

将长度为n的单链表链接在长度为m的单链表之后的算法的时间复杂度为
要插入到长度为m的单链表,需要找到表尾,这个过程的时间复杂度为o(m),连接的时间复杂度为o(1),所以总的时间复杂度为o(m),所以答案选C。单链表是一种链式存取的数据结构,用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。链表中的数据是以结点来表示的,每个结点的构成:元素(数据元素的映象)...

时间复杂度O(m*n)和O(n^2)一样吗?
m*n表示两个变化因素,例如一个二维数组的循环 n^2时一个变化因素,例如一个一维数组的计算 如果m不变,对n而言o(mn)就是线性的,但是o(n^2)还是平方的

计算以下程序的运行次数和时间复杂度,主要说一下详细过程,我是C语言数 ...
运行次数:9次 时间复杂度:O(1)因为这个程序循环次数只是有限次,其他赋值以及输出操作时间复杂度只按1算,加起来还是等于一个常数,故时间复杂度为O(1);如果将s<10改为 s<n,那么时间复杂度将会是O(n)

...表中顺序查找一个数据元素的算法时间复杂度是( )
【答案】:B 在-维线性表中顺序查找一个数据元素的算法时间复杂度是O(n),其中n是线性表的长度二维线性表的顺序查找方法和-维线性表相似,只不过是多了-维罢了。在二维表中进行顺序查找有两个方法:-是把二维线性表看成是n个长度为m的-维线性表,顺序查找就是对这n个-维线性表依次实施顺序查找...

建立一个有n个元素的有序单链表的时间复杂度度为什么是O(n^2) 呢?
因为o(n^2) ,对单链表而言,一些快速的排序算法,不能用,只能用直接插入等o(n^2) 级的排序算法来实现排序。因为是有序单链表那么每次插入到链表尾结点,那么每次插入都要从头扫到尾,然后1+2+3+... m = O(m^2)这样。有序链表就是,从头结点开始到链表结尾,节点中数据有序排列,比如说...

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