php数组o m n mn,O(m + n)和O(mn)之间的区别?
小编典典
我对发现直觉的建议是思想实验,如下所示:
首先,认识到m和n是 输入的 两个 不同度量
。它们可能是两个输入流的长度,矩阵边的长度,或同一数据结构的两个不同属性的计数,例如同一图形的边和节点计数,或任何类似的度量。
直觉是big-O用一个简单的函数-称R(m,n)-乘以某个值来表示算法的 真实
运行时间(或其他方面,例如比较计数或所需空间)的界限。任意常数。我们忽略了常数因素,并通过调用运行时间O(R(m,n))来考虑所有以同一R为界的算法。
因此,大O(m + n)表示,对于合适的大m和n,实际运行时间受某个函数R(m,n)= C(m +
n)限制。对于图示例,这表示算法的实际运行时间将受顶点和边的数量之和的倍数限制。
您可以将边界函数看作是3d中具有轴m,n和R(m,n)的图形。或者您可以想到图表:
R(m,n) = m + n
--------------
m= 1 2 3 4
n=1 1 2 3 4
2 3 4 5 6
3 4 5 6 7
4 5 6 7 8
对于R(m,n)= mn,您有
R(m,n) = mn
--------------
m= 1 2 3 4
n=1 1 2 3 4
2 2 4 6 8
3 3 6 9 12
4 4 8 12 16
作为3d图形,第一个函数是一个平面,第二个函数是在几乎所有点上都快得多的增长函数。这意味着,如果m和n足够大,则O(mn)边界最终将比O(m +
n)大(对应于可能更慢的程序),因为常量变得无关紧要了。
以快速增长的成本为例,假设O(m + n)算法在其运行时范围内具有3的额外常数(与上述两种算法相比,在小输入量下它的运行速度可能非常慢):
R(m,n) = 3(m + n)
--------------
m= 1 2 3 4
n=1 3 9 12 15
2 9 12 15 18
3 12 15 18 21
4 15 18 21 24
因此,与上表中的O(mn)相比,O(m + n)的约束似乎受约束的程度要小。但是看一下m = n = 100的情况。此处,在O(m +
n)算法上的界限是3(m + n)=600。但是常数较小的O(mn)算法的界限mn =10000。显然,如果m和n大,则您要第一个。
@Anonymous在本文的初始版本中提出了一个很好的观点,它混淆了big-O和big-Theta。Big-O仅处理被测数量的界限或 上限
。例如,这意味着 每个 O(n)算法也是O(n log n)和O(n ^ 2)。如果实际运行时间受较慢增长的函数限制,则它也受所有较快增长的函数限制。
然而,人们常常说“此算法为O(n)”,而这意味着边界是 紧密的
。也就是说,对于某些常数C,Cn是运行时间的上限,而对于其他常数D(合适的是较大的n),Dn也是下限。这样的严格界限正确地表示为Theta(n),而不是O(n)。Theta(R(m,n))算法的运行时间(大致而言)与R(m,n)成比例。
最后我要补充一点,在许多情况下,您不能忽略常量。文献中存在许多算法,它们比通常使用的算法渐近“快”,但是常数太大,以至于实际问题的规模总是太慢。计算几何有很多例子。基数2排序是另一种。它是Theta(n),但实际上,一个好的快速排序(Theta(n
log n)平均大小)将在大小至少为10 ^ 8的整数数组上胜过它。
2020-07-28
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