Matrix 矩阵乘法最坏情况、最佳情况和平均情况复杂度
以下执行矩阵乘法的函数的(a)最坏情况,(b)最佳情况和(c)平均情况复杂度是多少Matrix 矩阵乘法最坏情况、最佳情况和平均情况复杂度,matrix,complexity-theory,time-complexity,Matrix,Complexity Theory,Time Complexity,以下执行矩阵乘法的函数的(a)最坏情况,(b)最佳情况和(c)平均情况复杂度是多少 for i=1 to n do for j=1 to n do C[i,j]=0 for k=1 to n do C[i,j]=C[i,j]+A[i,k]*B[k,j] end {for} end {for} end {for} 您如何证明复杂性?i,j和k都从1到n 因此,最佳、平均和最坏情况是O(n*n*n)=O(n^3
for i=1 to n do
for j=1 to n do
C[i,j]=0
for k=1 to n do
C[i,j]=C[i,j]+A[i,k]*B[k,j]
end {for}
end {for}
end {for}
您如何证明复杂性?
i
,j
和k
都从1
到n
因此,最佳、平均和最坏情况是O(n*n*n)=O(n^3)
对于每个n
可能的i
s,有n
j
s,对于每个n
j
s,有n
k
s。
它给出了内部循环的执行。O(n^3),因为在每个嵌套循环上,n乘以n,因为有一个嵌套循环3次,完全处理整个n,这将是nxnxn=n^3