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Algorithm n元搜索的时间复杂度。_Algorithm_Time Complexity_Binary Search - Fatal编程技术网
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Algorithm n元搜索的时间复杂度。

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Algorithm n元搜索的时间复杂度。,algorithm,time-complexity,binary-search,Algorithm,Time Complexity,Binary Search,我正在研究N元素中的二元搜索、三元搜索和k元搜索的时间复杂性，并给出了它们各自的渐近最坏情况运行时。然而，我开始怀疑如果我将N个元素划分为N个范围（或者称为N个元素中的N元搜索），会发生什么。这会是数组中的排序线性搜索，从而导致运行时为O（N）？这有点令人困惑。请帮帮我 你说的是对的 对于k-ary搜索，我们有： 执行k-1检查边界以隔离k范围之一 跳入从上面获得的范围 因此，时间复杂度基本上是O（（k-1）*log_k（N）），其中log_k（N）意味着“log（N）到基k”。这在k=2时有一

我正在研究N元素中的二元搜索、三元搜索和k元搜索的时间复杂性，并给出了它们各自的渐近最坏情况运行时。然而，我开始怀疑如果我将N个元素划分为N个范围（或者称为N个元素中的N元搜索），会发生什么。这会是数组中的排序线性搜索，从而导致运行时为O（N）？这有点令人困惑。请帮帮我

你说的是对的

对于
k-ary
搜索，我们有：

  • 执行
    k-1
    检查边界以隔离
    k
    范围之一
  • 跳入从上面获得的范围
    • 因此，时间复杂度基本上是
    O（（k-1）*log_k（N））
    ，其中
    log_k（N）
    意味着“
    log（N）
    到基
    k
    ”。这在
    k=2
    时有一个最小值

    如果
    k=N
    ，时间复杂度将是：
    O（（N-1）*log_N（N））
    =
    O（N-1）
    =
    O（N）
    ，这在算法和复杂度方面与线性搜索相同

    转换为上述算法，它是：

  • 执行
    N-1
    检查边界（每个前
    N-1
    元素），以隔离其中一个
    N
    范围。这与第一个
    N-1
    元素中的线性搜索相同
  • 跳入从上面获得的范围。这与检查最后一个元素（在恒定时间内）相同
    • @请更新你的问题。已经快一个月了。目前的声明远没有先前未经编辑的问题那么有意义。