低復雜度序列過濾

1. 以下演算法復雜度最低的是() A. N^2 B. N C. 2^N D. Log2 N

當 N 很大時，有 log2(N) < N < N^2 < 2^N 。
選 D

2. 哪個數據結構查找的時間復雜度最低

散列（哈希來）存儲數據結構查找的源時間復雜度最低，專用於集合結構的一種存儲方式。

數據元素存放在一塊連續的存儲區域中。數據元素的存放位置是通過一個哈希函數計算而得的。哈希函數將數據元素作為自變數，計算得到的函數值是數據元素的存儲地址；散列法存儲的基本思想是：由節點的關鍵碼值決定節點的存儲地址。散列技術除了可以用於查找外，還可以用於存儲。

(2)低復雜度序列過濾擴展閱讀：

散列的數據訪問速度要高於數組，因為可以依據存儲數據的部分內容找到數據在數組中的存儲位置，進而能夠快速實現數據的訪問，理想的散列訪問速度是非常迅速的，而不像在數組中的遍歷過程。

採用存儲數組中內容的部分元素作為映射函數的輸入，映射函數的輸出就是存儲數據的位置，這樣的訪問速度就省去了遍歷數組的實現，因此時間復雜度可以認為為O(1)，而數組遍歷的時間復雜度為O(n)。

3. 如何降低時間復雜度

計算方法 1. 一般情況下，演算法的基本操作重復執行的次數是模塊n的某一個函數f(n)，因此，演算法的時間復雜度記做：T(n)=O(f(n)) 分析：隨著模塊n的增大，演算法執行的時間的增長率和 f(n) 的增長率成正比，所以 f(n) 越小，演算法的時間復雜度越低，演算法的效率越高。 2. 在計算時間復雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出 T(n) 的同數量級（它的同數量級有以下：1，log(2)n，n，n log(2)n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出後，f(n) = 該數量級，若 T(n)/f(n) 求極限可得到一常數c，則時間復雜度T(n) = O(f(n)) 例：演算法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 for(i=1;i<=n;++i) { for(j=1;j<=n;++j) { c[i][j]=0;//該步驟屬於基本操作執行次數：n的平方次 for(k=1;k<=n;++k) c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j];//該步驟屬於基本操作執行次數：n的三次方次 } } 則有 T(n) = n 的平方+n的三次方，根據上面括弧里的同數量級，我們可以確定 n的三次方 為T（n）的同數量級 則有 f(n) = n的三次方，然後根據 T(n)/f(n) 求極限可得到常數c 則該演算法的時間復雜度：T(n) = O(n^3) 註：n^3即是n的3次方。 3.在pascal中比較容易理解，容易計算的方法是：看看有幾重for循環，只有一重則時間復雜度為O(n)，二重則為O(n^2)，依此類推，如果有二分則為O(logn)，二分例如快速冪、二分查找，如果一個for循環套一個二分，那麼時間復雜度則為O(nlogn)。

4. DNA低復雜度序列

復雜度：在給定樣本中不同DNA 序列的總長度。
低復雜度序列應該就指專DNA序列不長吧！屬

在每一種生物中其單倍體基因組的DNA總量是特異的，被稱為C值（CValue）。 DNA的長度是根據鹼基對的多少推算出來的。各門生物存在著一個C值范圍，在每一門中隨著生物復雜性的增加，其基因組大小的最低程度也隨之增加。

5. 演算法復雜度最低什麼意思，舉幾個例子說明一下

就是要演算法要耗費的時間的一種評估方法

如同速度來評價跑路耗費的時間回

簡單情況復雜答度的一般評估採用大0演算法

因為計算速度很快

只有在指數更改的情況下才會對計算造成很大影響

因此大0演算法考慮指數變化

如2n方的使用方法 使用n方來表示其復雜度

6. 怎麼降低這個演算法的復雜度

哈哈,選我吧!假設矩陣A為n*m，矩陣B為m*n，則AxB，如下計算過程：1.矩陣A中第一行的元素與矩專陣B的第一列元素對應相乘，得屬結果第一行的第一個元素要進行m次乘法運算，故總的需要m*n*m次乘法運算。2.計算時間復雜度。即大O，運行上限。故O(n^3)

7. 以下排序演算法最壞情況下時間復雜度最低的是 A.冒泡排序 B.插入 C.選擇 D.快排

在冒泡排序，插入排序，選擇排序，快速排序中，在最最壞情況下，快速排序的時間復雜為O(n2) ，插入排序O(n2)，選擇排序O(n2)，冒泡排序O(n2)。所以ABCD時間復雜度是一樣的。

知識拓展：

在快速排序演算法中，最為關鍵的就是選取一個基值，將數組分為大於基值以及小於基值兩部分，並返回基值所以在位置以利用於遞歸劃分。

對數組a，設需要劃分的其中一段為a[p]~a[r]，我們期待的結果是得到一個q，其中p<=q<=r，使得a[p]~a[q-1]<=a[q]<=a[q+1]~a[r]，這個時候原先的一段數組被分成了三部分。

首先，設基值為這段數組的最後一個元素a[r]，我們希望最後得到的結果是a[r]現在對應的值在演算法結束後可以排在比他大和小的兩部分的中間愛。

然後令i=p-1; j=p，當發現有a[j]>x時，j繼續前進，不需要任何移動。當發現a[j]<=x時，我們需要將這個元素放到小於基值的一邊，於是將i自加1，並交換此時a[i]，與a[j]的元素，然後j自加1。這個時候i指向的是比基值小的那段數據的最後一個元素，j指向的是第一個還沒有判斷的剩餘元素。

上面一步不斷循環直到j指向了r，此時只剩下r沒有和基值判斷了，而a[r]本來就是基值，而除了a[r]以外，a[p]~a[i]是小於基值的部分，a[i+1]~a[r-1]是大於基值的部分，所以此時只需交換a[i+1]和a[r]即可。

由於對數組a從頭到尾掃描一次就可以得到結果，因此這一部分演算法復雜度為o(n)

8. 演算法如何降低時間復雜度急求！【matlab代碼如下】好解答可加分！

你得先簡要介紹這個演算法，是做什麼的，不然如何改呢

9. 請大神幫忙降低此代碼的復雜度java

break和continue涉及到跳出單次循環還是跳出整個循環才用的，如果你沒有在循環內實現這段，全程可以不用break和continue

10. 哪種排序時間復雜度最低的

什麼情況下的時間復雜度，平均性能？最壞？最好？
平均最好的是快速排序，最壞情況下最好的看是記錄移動和關鍵字比較哪個佔主導，最好時最低的是冒泡排序