低复杂度序列过滤

1. 以下算法复杂度最低的是() A. N^2 B. N C. 2^N D. Log2 N

当 N 很大时，有 log2(N) < N < N^2 < 2^N 。
选 D

2. 哪个数据结构查找的时间复杂度最低

散列（哈希来）存储数据结构查找的源时间复杂度最低，专用于集合结构的一种存储方式。

数据元素存放在一块连续的存储区域中。数据元素的存放位置是通过一个哈希函数计算而得的。哈希函数将数据元素作为自变量，计算得到的函数值是数据元素的存储地址；散列法存储的基本思想是：由节点的关键码值决定节点的存储地址。散列技术除了可以用于查找外，还可以用于存储。

(2)低复杂度序列过滤扩展阅读：

散列的数据访问速度要高于数组，因为可以依据存储数据的部分内容找到数据在数组中的存储位置，进而能够快速实现数据的访问，理想的散列访问速度是非常迅速的，而不像在数组中的遍历过程。

采用存储数组中内容的部分元素作为映射函数的输入，映射函数的输出就是存储数据的位置，这样的访问速度就省去了遍历数组的实现，因此时间复杂度可以认为为O(1)，而数组遍历的时间复杂度为O(n)。

3. 如何降低时间复杂度

计算方法 1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n)，因此，算法的时间复杂度记做：T(n)=O(f(n)) 分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比，所以 f(n) 越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出 T(n) 的同数量级（它的同数量级有以下：1，log(2)n，n，n log(2)n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出后，f(n) = 该数量级，若 T(n)/f(n) 求极限可得到一常数c，则时间复杂度T(n) = O(f(n)) 例：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;//该步骤属于基本操作执行次数：n的平方次 for(k=1;k<=n;++k) c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j];//该步骤属于基本操作执行次数：n的三次方次 } } 则有 T(n) = n 的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级 则有 f(n) = n的三次方，然后根据 T(n)/f(n) 求极限可得到常数c 则该算法的时间复杂度：T(n) = O(n^3) 注：n^3即是n的3次方。 3.在pascal中比较容易理解，容易计算的方法是：看看有几重for循环，只有一重则时间复杂度为O(n)，二重则为O(n^2)，依此类推，如果有二分则为O(logn)，二分例如快速幂、二分查找，如果一个for循环套一个二分，那么时间复杂度则为O(nlogn)。

4. DNA低复杂度序列

复杂度：在给定样本中不同DNA 序列的总长度。
低复杂度序列应该就指专DNA序列不长吧！属

在每一种生物中其单倍体基因组的DNA总量是特异的，被称为C值（CValue）。 DNA的长度是根据碱基对的多少推算出来的。各门生物存在着一个C值范围，在每一门中随着生物复杂性的增加，其基因组大小的最低程度也随之增加。

5. 算法复杂度最低什么意思，举几个例子说明一下

就是要算法要耗费的时间的一种评估方法

如同速度来评价跑路耗费的时间回

简单情况复杂答度的一般评估采用大0算法

因为计算速度很快

只有在指数更改的情况下才会对计算造成很大影响

因此大0算法考虑指数变化

如2n方的使用方法 使用n方来表示其复杂度

6. 怎么降低这个算法的复杂度

哈哈,选我吧!假设矩阵A为n*m，矩阵B为m*n，则AxB，如下计算过程：1.矩阵A中第一行的元素与矩专阵B的第一列元素对应相乘，得属结果第一行的第一个元素要进行m次乘法运算，故总的需要m*n*m次乘法运算。2.计算时间复杂度。即大O，运行上限。故O(n^3)

7. 以下排序算法最坏情况下时间复杂度最低的是 A.冒泡排序 B.插入 C.选择 D.快排

在冒泡排序，插入排序，选择排序，快速排序中，在最最坏情况下，快速排序的时间复杂为O(n2) ，插入排序O(n2)，选择排序O(n2)，冒泡排序O(n2)。所以ABCD时间复杂度是一样的。

知识拓展：

在快速排序算法中，最为关键的就是选取一个基值，将数组分为大于基值以及小于基值两部分，并返回基值所以在位置以利用于递归划分。

对数组a，设需要划分的其中一段为a[p]~a[r]，我们期待的结果是得到一个q，其中p<=q<=r，使得a[p]~a[q-1]<=a[q]<=a[q+1]~a[r]，这个时候原先的一段数组被分成了三部分。

首先，设基值为这段数组的最后一个元素a[r]，我们希望最后得到的结果是a[r]现在对应的值在算法结束后可以排在比他大和小的两部分的中间爱。

然后令i=p-1; j=p，当发现有a[j]>x时，j继续前进，不需要任何移动。当发现a[j]<=x时，我们需要将这个元素放到小于基值的一边，于是将i自加1，并交换此时a[i]，与a[j]的元素，然后j自加1。这个时候i指向的是比基值小的那段数据的最后一个元素，j指向的是第一个还没有判断的剩余元素。

上面一步不断循环直到j指向了r，此时只剩下r没有和基值判断了，而a[r]本来就是基值，而除了a[r]以外，a[p]~a[i]是小于基值的部分，a[i+1]~a[r-1]是大于基值的部分，所以此时只需交换a[i+1]和a[r]即可。

由于对数组a从头到尾扫描一次就可以得到结果，因此这一部分算法复杂度为o(n)

8. 算法如何降低时间复杂度急求！【matlab代码如下】好解答可加分！

你得先简要介绍这个算法，是做什么的，不然如何改呢

9. 请大神帮忙降低此代码的复杂度java

break和continue涉及到跳出单次循环还是跳出整个循环才用的，如果你没有在循环内实现这段，全程可以不用break和continue

10. 哪种排序时间复杂度最低的

什么情况下的时间复杂度，平均性能？最坏？最好？
平均最好的是快速排序，最坏情况下最好的看是记录移动和关键字比较哪个占主导，最好时最低的是冒泡排序