递归不会终止（至少在理论上，这是你可能正在谈论的），就像在你的问题中一样。原因：n+floor（sqrt（n））大于n 我想你的意思是返回Do（floor（sqrt（n））+n。我继续回答这个问题的一般考虑，但要注意：你必须自己填补一些空白 我将把有关运行时间的问题分为两部分： 最重要的是：在基本情况之前有多少个递归 如何组合所有递归 递归次数：将n写成2的幂（即n=2^（ld n），其中ld表示以2为底的对数）。分别取n的平方根将指数减半。为了达到基本情况，我们必须将指数减半，直到它小于1

下面代码的复杂度似乎应该是O（n^2），但它是O（n），如何 void fun（int n，int arr[]） { int i=0，j=0； 对于（；i而循环在最坏的情况下再次执行，即j=2。 ... 第n次迭代：i=n-1，j=n-2=>而循环将在最坏的情况下再次执行，即j=n-1 因此，通过做这个练习，我们可以观察到每次j=i-1 除了i=0和j=0之外，或者我们可以说while循环只是与for循环并行运行，因此while循环的执行次数等于for循环的执行次数。 因此，阶数=O（n） 在第

我在想O（m+n）还是O（mlgn）确实更好。如果n很大，我认为后者更好？反过来说，如果m很大，第一个赢？我这样想对吗？关于O（m+n）并不总是比0（mlgn）好的事实，你是对的，但总的来说，O（m+n）更可取。检查以下关于将O（mlgn）转换为O（m+n）的链接 关于O（m+n）并不总是比0（mlgn）好这一事实，您是对的，但总的来说，O（m+n）更可取。检查以下关于将O（mlgn）转换为O（m+n）的链接 虽然链接理论上可以回答问题，但此处包含答案的基本部分，并提供链接供参考。虽然链接理论上

我知道f（n）=3*n^3+4*n+2有O（n^3）的复杂性，但我想知道如何使用大O的定义来计算它： If f(n) has complexity O(g(n)), that means there exists a constant c > 0, n0 >=1 where f(n) < c*g(n) 如果f（n）的复杂度为O（g（n）），这意味着存在一个常数c>0，n0>=1，其中f（n）=1，n^3>=n>=1，所以 f(n) = 3*n^3 + 4*n + 2

这是我的伪代码，我想降低代码的时间复杂度。我不熟悉Java和算法。请帮我做这件事 Func1(int n, int W[1..n, 1..n]) { array d[1..n, 1..n] for i = 1 to n do { // initialize for j = 1 to n do { d[i,j] = W[i,j] pred[i,j] = null } } for k = 1 to n do // use intermediates

是不是比O1+n有所改善 这是我对差异的理解： 关于： O1+n： a = 1; for i=0 to n do ; print i+a ; 。。。哪一个会减少到右边 如果目标时间复杂度为O1+n，但我在On中有一个解决方案， 这是否意味着我做错了什么 谢谢。O1+n和On在数学上是相同的，正如您可以直接从or使用标准规则证明的那样，O an+bn等于Oan和Obn中的较大者 当然，在实践中，如果你做了n+1件事，那么依赖于编译器优化等的时间通常比只做n件事要长。但是big-O符号是谈论这些差

我试图证明这个公式（n2+1）/（n+1）是O（n） 如你所知，我们需要提出n0和C 所以我对如何选择合适的C有点困惑，因为这里的方程是除法 当C=1时，（n2+1）/（n+1）/n （n2+n）/（n+n）/n>=（n2+1）/（n+1） 但是我被困在这里如何简化除法。当n趋于无穷大时，原始方程变成n^2/n，相当于O（n）当n趋于无穷大时，原始方程变成n^2/n，相当于O（n）选择c=1： (n^2 + 1)/(n + 1) <= 1*n definition of Bi

我有N个数据集，其中m个点是函数f（x1，x2）在恒定x1值下的截。我有一个公式来拟合这些函数，这些函数的参数对于每个数据集都是不同的（即，取决于x1），其他参数对于所有数据集都是相同的（即，独立于x1和x2） 问题：如果我要对数据进行最小二乘拟合以确定所有这些参数，那么最有效的方法是什么？ 天真地，我会做一个嵌套最小二乘回归。我将定义一个接受共享参数的错误函数。保持这些参数不变，函数将对所有数据集进行最小二乘拟合，以确定独立参数。然后，该误差函数将返回总平方误差和最佳独立拟合参数。通过最小二乘

我想了解MPI_Scatter和MPI_Bcast函数的运行时复杂性。它们仅仅取决于处理器的数量还是取决于我们发送的元素的数量。 例如： 将1个整数广播到10k处理器 向10k处理器广播100个整数的阵列 将10000个元素分散到200个处理器 将10000个元素分散到1000个处理器 我试图通过使用如下所示的MPI_Wtime来理解运行时，发现散射和广播运行时都只依赖于处理器的数量。这句话对吗 MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); if (rank ==

这是我代码的一部分；我如何计算这种情况的最坏时间复杂度？因为它涉及随机数，我觉得很复杂。 我想出了 int pick1 = ran.nextInt(num)+1; int pick2 = ran.nextInt(num)+1; int pick3 = ran.nextInt(num)+1; if(pick1!=pick2&&pick1!=pick3) { while(pick1!=pick2) { pick2=ran.nextInt(num)+1;

所以在另一个for循环中有一个循环，然后在内部循环中，有一个函数调用，它再次以线性时间复杂度运行。在这种情况下，我看的是O（n^2）还是O（n^3）的时间复杂度？这是一个时间复杂度O（n^2*k）。因为，一旦进入第二个循环，对于每个j，您必须执行function（），这是另一个循环，然后对于每个j，您正在为复杂的O（k）循环创建另一个： for（inti=0；i

我发现Prims算法的时间复杂度处处为O（（V+E）log V）=E log V。但正如我们所看到的算法： 时间复杂度似乎是O（V（logv+elogv））。但是如果它的时间复杂度是O（（V+E）logv）。那么嵌套必须是这样的： 但是上面的嵌套似乎是错误的。MST-PRIM（G，w，r） MST-PRIM(G, w, r) 1 for each u ∈ G.V 2 u.key ← ∞ 3 u.π ← NIL 4 r.key ← 0 5 Q ← G.V 6

我试图根据下图计算出计算机移位和加法乘法算法的时间复杂度： 因此，如果一个整数是一个位宽的整数，并且运算的每一步都需要B个时间单位，并且总是进行加法运算，那么该算法的时间复杂度会是O（n*n），其中每个移位和加法都是O（n）？如果计算位运算，则会得到O（n*（n+m）），当n是最小操作数中的位数，m是乘积中的位数时。（比较两个操作数，选择最小的作为乘法器；循环退出条件为移位，乘法器为零）。因为m=n+k，其中k是被乘数中的位数，所以本质上是O（n^2） 但这在实践中是不现实的 在大多数CPU上

我被要求证明或反驳以下猜测： 对于任何给定的常数c>0 |如果f（n）=O（h（n）），那么c*f（n）=O（h（n）） 我提出了以下反例： 设f（n）=n，c=n+1。然后c*f（n）=（n+1）n=n^2+n=O（n^2） 而f（n）=n=O（n） 因此，这个猜想是不正确的，因为O（n^2）！=当f（n）=n，c=n+1时，O（n） 现在，我得到了以下定理： 定理：任何常数值都是O（1） 旁白：您经常会听到描述的恒定运行时间算法 as O（1） 推论：给定f（x）即O（g（x））和常数a，我

关于减法和克服循环的主定理适用于形式的循环 function(int n) { if(n<=1) return; for(int i=1;i<=3;i++) function(n-1); } 在这种情况下，您有以下几点： T(n) = aT(n-b) + f(n). iff f(n) in O(n^d) for some d >= 0 设d=0，f（n）在O（n^d）=O（1）中，因为c是一个常数 现在我们可以应用master定理了 因此T（n）处于O

下面的代码试图通过覆盖重复的元素来删除排序数组中的重复项。虽然它嵌套了for循环，但其复杂性肯定小于O（n^2）。以下代码的复杂性是什么 int n = arr.length; for(int i=0;i<n;i++){ if(arr[i]==arr[i+1]){ for(int j=i+1;j<n-1;j++){ arr[j]=arr[j+1]; }

我正在上一堂关于复杂性分析的课，我们试图确定算法的基本操作。 我们将其定义如下： 基本操作是最能体现系统效率的操作 感兴趣的特定算法 对于时间分析来说，这是我们最期望的操作 对算法总运行时间的影响： -搜索算法中的键比较 -矩阵乘法算法中的数字乘法 -在图遍历算法中访问节点（或弧） 对于空间分析，这是一种增加内存使用的操作 -向运行时堆栈添加新帧的过程调用 -在运行时堆中创建新对象或数据结构基本操作可能发生在算法中的多个位置 因此，我试图找出reversearlay算法的基本操作 Reverse

（a） sum=0； 对于（i=1；i算法A 让我们调用f（n）在外循环级别聚合的操作数，g（n）对于第一个内循环，h（n）对于最内部循环 我们可以看到 f（n）=和（i=1；i

我试图降低一个函数的时间复杂度，该函数发现数组元素之间的明显差异。 我用java试过了 `public static ArrayList<Integer>lis=new ArrayList(); public static void diff(int arr[]){ int n=arr.length; for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=i+1;j<n;j++){ int a=arr[i]

我有一个迭代算法，在每次迭代中，计算量逐渐减少。以下是我的算法的示例： 输入大小：n和总迭代次数=k iter 1: time taken -> f1 * n iter 2: time taken -> f2 * n iter 3: time taken -> f3 * n ... iter k: time taken -> fk * n 其中f1>f2>f3>…>fk和0编辑 更具体地说： 如果示例的分母： iter 1: input size = n (always

我需要证明或反驳以下猜测： 如果f（n）=O（h（n））和g（n）=O（k（n）），那么（f− g） （n）=O（h（n）− k（n）） 我知道增长组合的和和和积定理，但我找不到一种方法在这里应用它们，尽管我知道减法可以重写为加法。我到处都在定义所提到的定理，但是缺少减法的例子。 你的陈述不是真的，考虑下面的反例： 取f（n）=2n2=O（n2）和g（n）=n2=O（n2）。我们有： （f-g）（n）=n2，这绝对不是常数，因此（f-g）（n）≠ o（1）< /C> > < P>你的陈述不是真

如果我有nxn矩阵A和向量（b1，b2，…，bn）。A.v.的运行时复杂性是多少？ 有人告诉我O（n^2），但我不明白这个运行时的原因是什么 since A*v = a11*b1+ a12*b2+.....+a1n*bn, a21*b1+ a22*b2+.....+a2n*bn, . . . .an1*b1+ an2*b2+.....+ann*bn 第一行需要O（n），第二行需要O（n），最后一行需要O（n） 总运行时间也是O（n）。设A、B、C分别是nm、mk和nk矩阵，其中C=

通常说，哈希表上搜索操作的平均成本是O（1），因为表上给定列表的长度与负载因子成比例。我不明白的是，负载因子显然取决于我们想要存储的条目数，所以它不一定是常数。假设我们经常添加新条目，那么平均列表的长度是否也取决于条目的数量？O（1）的操作如何 对不起我的英语。这不是我的主要语言。许多实现都会调整表的大小，以便负载因子保持在常量的范围内。调整大小所需的时间与存储的项目数量成比例，但如果不够频繁，则会平衡，以便插入需要固定的时间。许多实现会调整表的大小，以便负载系数保持在一个常数的范围内。调整大小

我试图理解如何找到线性递归关系的渐近复杂性。到目前为止，我所了解的是，如果只进行一次线性递归调用（例如cn+T（n-4）），则可以使用替换或递归树 但是，如果有2个或更多线性递归调用，应该怎么做 对于我在课堂上得到的例子（如下所示），我得到了T（n）=T（n-4）+logn+T（n-10）。我试着设置一个T（n）>logn+2T（n-10）的下限，因为这就是我们求解斐波那契数的方法，但我最终得到了一个我无法求解的复杂的求和 非常感谢您的帮助，谢谢 有很多方法可以解决像这样的复发。麻省理工学院的“

在上面的程序中，我被要求找出程序A需要O（1）时间和程序B需要O（1/n）时间的时间复杂度 我形成了递归关系T（n）=T（n-1）+O（1/n） 求解它，我得到了T（n）=O（logn），因为如果我们用反代换法求解它，我们将得到调和级数，并且计算调和级数之和的时间复杂度为O（lgn）。但答案是O（n）。我不知道他们是怎么得到这个答案的。在解释中，他们在递推关系中增加了一个常数乘以n。我不明白为什么我们要加上常数乘以n。请帮助我理解这一点。这很可能是作者/考官为了让你明白而设置的一个技巧性问题。您

假设N和M是算法的两个参数。以下简化是否正确 O(N+NM) = O[N(1+M)] = O(NM) 换句话说，在这样的上下文中是否允许删除常量？显然，如果M=0，就无法删除N项。那么让我们假设M>0。取一个常数k>0，使得1显然，如果M=0，就不能去掉N项。那么让我们假设M>0。取常数k>0，使1TL；是博士 解释 根据大Oh符号的定义，如果O.中的一个项可证明小于一个常数乘以变量所有足够大值的另一个项，则可以删除较小的项 你可以找到一个更精确的大Oh的定义，但一些例子的结果是： O1000

从时间复杂性的角度看，旅行推销员问题和中国邮递员问题有什么区别？ 我的意思是，在TSP和CPP之间，哪一个时间复杂度更高 中国邮递员问题可以在多项式时间（）内求解，TSP是NP完全的（） 因此，除非p=NP，否则旅行商问题的时间复杂度更高。您可能要求的是解决方案的复杂度，而不是问题，这取决于您将选择哪个解决方案。您能解释更多吗？一般来说，我想知道以下哪一项的时间复杂度更高？

这段代码的复杂性是O（log（n^2）*log（n），我不明白我们是如何得到这个结果的 根据我的说法，嵌套的while的大O应该是log（n），因为它是一个while循环，每次进入循环时我们都将j除以4，初始while循环也是如此，i除以2。我特别不明白哪个while循环具有O（log^2（n））的复杂性 c = 0 i = n * n while i > 0: j = n while j > 0: c += 1 j = j//4

第二个for循环的复杂性是什么？会是n-i吗？根据我的理解，第一个for循环将执行n次，但第二个for循环中的索引设置为i //where n is the number elements in an array for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = i; j < n; j++) { // Some Constant time task } } //其中n是数组中的数字元素 对于（int i=0；i

如果T（n）=θ（1）+θ（1）+θ（1）+…（n次）…+θ（1） 如何编写T（n）=θ（log（n）base 2） 1+1+1+..+1=log（n）base 2？假设theta（1）+theta（1）表示所有函数的集合，它们是两个函数的总和，每个函数都是theta（1）。设f1，f2，…，fn都是theta（1）函数。然后每一个都假设一些最小正值v1，v2，…，vn，因为如果它们降到零或以下，它们将无法达到要求的Omega（1）。在这些值中必须有一些最小的值；让我们称之为v。总和f1+f2+

在《编码访谈》第6版第6页中，插入的摊销时间解释如下： 当我们插入元素时，当数组的大小是2的幂时，我们会将容量增加一倍。在X元素之后，我们在 数组大小1,2,4,8,16，十, 加倍分别需要1,2,4,8,16,32,64，X 副本。1+2+4+8+16+之和是多少X 如果你从左到右读这个和，它从1开始，加倍直到 如果你从右向左读，它是从X开始的 直到它达到1 那么X+X/2+X/4+之和是多少1.这大约是2倍。 因此，X次插入需要O（2X）的时间。各项目的摊销时间 插入是O（1） 而对于这个代

证明如果f1是O（f2），f2是O（g），那么f1是O（g）。 我做了如下工作：使用大Oh的定义，我们需要证明存在n_0和C，这样f1≤ Cf2对某些常数C>0和所有n>=n0有效。类似地，f2≤ C1g。在下一步中，我应该做什么来正确验证您的第一步是错误的。你不需要证明先行词成立，你假设它成立。然后根据你的两个假设，证明结论成立。所以证明大致是这样的（我假设这是一个家庭作业，所以不给你细节）： 扩展两个假设的定义（正如您已经做的那样）。现在应该有四个存在量化变量n0、n1、C1和C2 通过找

我正在看一个算法PPT，有一次给出了f（n）=b*n+f（（n-1）的复杂度是O（n^2）。 我的分析是：f（n）=b*n+f（n-1） =b*n+b*（n-1）+b*（n-2） =c*n 其中C是一个常数。这将复杂性带到了O（n）。我很确定我在某个地方出错了。有人能解释一下吗 =b*n+b*（n-1）+b*（n-2） 在这个方程中是n的和，所以不能用C来代替，它是n的n，所以n^2

以下是霍纳方法的伪代码，用于计算x处多项式的值（其中a[i]表示x^i的系数）： 互联网上的许多文章指出，霍纳方法的运行时间与n成正比。 但是，既然y中的项数与（n-i）成正比（当我们已经完成i次迭代时），那么所花费的总时间不应该是（n-1）+（n-2）…1，它与n^2成正比吗？ 或者我们总是认为任何乘法（不管数量的多少），都需要一定的时间？ < p>你试图计算多项式的值，所以代码中的 y>代码>是一个数字而不是另一个多项式。您在之前的某个地方定义了x，以计算多项式的值 是的，我们假设两个数的乘

嗨，有人能解释为什么第一个是真的，第二个是假的吗 让我用一个例子来总结一下，假设n的值是8，那么i的可能值是1,2,4,8，一旦8出现，看起来就会中断。当i的值持续增加2倍时，可以看到循环运行了3次，即log（n）次。因此，这是真的 对于第二部分，它是一个正常的循环，对i的所有值从1到n运行。p的值随着因子p^2n的增加而增加。所以它应该是O（p^2n）。这就是为什么它是错误的。O（logn）： 对于（i=0；i第一个循环，循环执行的次数是k次， 其中，对于给定的n，i取小于n的值1,2,4

我知道像这样的两个循环的复杂性是x^2 for(i;i<x;i++){ for(j;j<x;y++){ //code } } 对于（i；i这些是O（n2）操作。两倍于x，四倍于工作量 任何一对嵌套循环都是O（n2），除非两个循环范围中的一个限制为常量值 关于你的第二个例子：在O（）行话中，O（n*n/2）仍然是O（n2）：n（n+1）/2展开后的最高阶或n是多少？@LouisGo是n^2，但我想计算运算的数量，而不仅仅是复杂度，是不是（n^2+n）\2？假设

我们可以列举如下列表中的元素： -- enumerate-ℕ = zip [0..] enumerate-ℕ : ∀ {α} {A : Set α} -> List A -> List (ℕ × A) enumerate-ℕ = go 0 where go : ∀ {α} {A : Set α} -> ℕ -> List A -> List (ℕ × A) go n [] = [] go n (x ∷ xs) = (n , x) ∷ go (

我有一个小测验，要求我找出一个程序的递归关系的解： 算法所花费的时间T（n）通常是大小的函数， n、 输入数据的类型。假设您编写的程序显示以下时间周期： T（n）=T（n/2）+a，如果n>1 T（n）=b，如果n=1 以下是我尝试过的： T（n/2）=T（n/4）+a T（n/4）=T（n/8）+a 因此： T（n）=T（n/4）+2*a=T（n/8）+3*a=T（n/K）+3*a 到这里为止，我想让T（n）=1，程序应该终止，所以我做 n/K=1->K=n 我得到： T（n/n）+3*a=b

对于下面的问题，我提出了下面的算法。我只是想知道我是否正确计算了算法的复杂度。 问题： 给定一个整数列表作为输入，确定列表中的两个整数（不一定不同）是否有乘积k。例如，对于k=12和list[2,10,5,3,7,4,8]，有一对3和4，使得3×4=12 我的解决方案： //设想一个包含整数的列表 for(int i=0; i<A.size(); i++) O(n) { for(int j=i+1; j<A.size()-1; j++)

在最后一周的课程中，我们一直在学习时间复杂性，而在线课程并没有真正帮助我，教授也没有真正照本宣科 现在我能理解基本知识，比如 count = 0 for (I = 1; I <=: I++) count++ //The answer is O(n) 但我对许多其他的例子完全感到困惑，教授就是这样解释的 //Time Complexity. cost times sum =0; //c1, 1 for(int

我很难理解如何在只给定输入大小和函数的Big-O表示法的情况下找到函数的确切运行时。有人能解释一下如何解决下面的示例问题吗 输入大小为100的算法需要0.5毫秒。如果运行时间如下（假设低阶项可以忽略不计），输入大小500需要多长时间？ A.线性的 B登录 C二次的 Dcubic简而言之，您将相对执行时间视为相对输入大小的适当函数，并根据算法的假定复杂性选择“适当函数” 具体来说，线性算法的执行时间将作为相对输入大小的线性函数进行缩放，二次算法的执行时间将与输入大小进行二次缩放，等等 在本例中，您

我有一个问题： log_{b}(n) = Theta(log_{a}(n)) b,a >1 我可以用一个条件来证明这一点吗：b>=a或相反的条件也可以：b我有一个视频可能有助于证明大θ： 基本上你所需要做的就是用你的函数代替他的。 所以fn=log{b}n和gn=log{a}n 我希望这对你有所帮助，他有很多关于算法分析和证明渐近性的好视频，比如大o、大θ和大ω。也许是这样。这更适合于。哦，对不起，我不知道，谢谢你的提示，理论CS对于这样的问题是错误的。

我正在完成破解编码面试的Big-O一章，我无法对建议的对数操作进行思考 本书第50页试图说明O（2logn）等同于O（N） 这本书以让p=2log N开头，然后它提出了这样的主张：“根据log2的定义，我们可以将其写成log2P=log2N” 这种说法使我无法理解。我不明白如何将log2（2logn）减少到log2（N）。如果你看这两个函数的图表，它们显然是不同的： 这是“证明”N=2log N——这似乎也是一个错误陈述的一步。如果再次绘制它们，N是一个线性函数，而2log N是一个次线性函数

我遇到了以下问题，这让我很困惑： 处理时间为T（n）=cn2的二次型算法 处理N个数据项的秒数。我们要花多少时间来做这件事 处理n=5000个数据项，假设n=100，T（n）=1ms N和N在时间复杂度上有什么区别？在时间复杂度上，大写字母N与小写字母N没有特殊意义。在这种情况下，n和n只是用作同一变量的不同值，如果它们给您的是x，而不是n，则没有什么区别 重要信息，当我使用A=>B时，=>箭头表示“A等于B”，或者如果您更喜欢“A最终是B” 现在，考虑到原始的二次函数T（n）=c*n^2 如果

当涉及2个变量而不仅仅是N时，如何表示下一个嵌套循环的时间复杂度 假设N=大小的输入 A=某个离散值（相关数量） 对于N=50000和A=30000 for( int i=0;i<N;i++) { for( int j=0;j<A;j++ ) { for( int x=0;x<N;x++) { // do something doSomething(); } } } 对于

今天我被问到一个面试问题，当时我无法解决 问题是在图G中找到从节点S到节点T的最短路径的最小时间复杂度，其中： G是无向的和未加权的 G的联系因子被表示为B 从S到T的最短路径的长度表示为K 我想到的第一件事是，在一般情况下，BFS是在O（V+E）时间内，使SP从S到T的最快方法。那么我们如何使用B和K来减少时间呢。我不确定什么是连接因素，所以我问面试官，然后他告诉我，平均来说，一个节点与其他节点有B条边。所以我想如果K=1，那么时间复杂度应该是O（B）。但是，等等，它是“平均值”，这意味着它仍

谢谢你愿意帮忙 直截了当地说，在分析搜索算法的最坏情况时间复杂度时，我对使用大O表示法感到困惑。 例如，Alpha-Beta修剪的最坏情况时间复杂度为O（b^d），其中^表示~的幂，b表示平均分支因子，d表示搜索树的深度 我确实知道，最坏情况下的时间复杂度将小于或等于一个正常数乘以b^d，但为什么这里允许使用大O符号？变量n，输入大小，到哪里去了？我确实知道，相同大小的输入可能会导致算法的时间复杂度出现显著差异 我所做的所有研究都只是从增长函数的角度解释了“在分析最坏情况下时间复杂度时使用大o表

我试图计算这个函数的时间复杂度 代码 int Almacen::poner_items(id_sala s, id_producto p, int cantidad){ it_prod r = productos.find(p); if(r != productos.end()) { int n = salas[s - 1].size(); int m = salas[s - 1][0].size(); for(int i = n - 1; i >= 0 &

基准面： 如果（n当c接近0或1时，递归接近T（n）=T（n-1）+2（假设T（0）=1）。对于n>0，这有一个线性函数T（n）=2n-1作为解决方案 对于c=1/2，递归变成T（n）=2T（n/2）+1。看起来T（n）=2n-1是n>0时的解决方案 这似乎有力地证明了函数t（n）＝2n—1是所有C的解：它在两端和中间都起作用。 2n - 1 = 2cn - 1 + 2(1-c)n - 1 + 1 = 2cn - 1 + 2n - 2cn - 1 + 1 = 2n

查找LCM的代码复杂度是多少。这种复杂性永远不会是O（n）。此外，步骤也会根据输入而有所不同。谢谢 public static int findGCD (int a, int b) { int c; do { c = a % b; if (c > 0) { a = b; b = c; } } while (c != 0); return b; } 试试谷歌。您正