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赢者树败者树时间复杂度分析

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分析以下算法的时间复杂度，对一个算法的评价主要是从时间复杂度、空间复杂度 。如何分析 Time 复杂度(线性表查找的核心操作是比较，评价时间复杂度的指标是看需要多少次比较操作，1.Time 复杂度(1)时间频率一个算法执行所需要的时间理论上是无法计算的，只有在电脑上运行测试才能知道 。
1、 分析以下算法的时间 复杂度,最好能告诉我怎么算,多谢了 2、 分析下面程序段执行的时间 复杂度O(n常用搜索算法的时间复杂度:搜索线性结构的时间复杂度，比如二分搜索法(针对排序数据，比如有序数组)；O(n)时间搜索非线性结构复杂度，如二叉查找树；O(logn)排序类别Time复杂度Space复杂度Stable 1插入排序O(n2)O(1)√2 Hill排序O(n2)O(1)×//Shell (Hill)排序基于插入排序，其时间效率高于插入排序、选择和Shell排序 。3冒泡排序O(n2)O(1)√4选择排序O(n2)O(1)×5快速排序O(Nlogn)O(logn)×6堆排序O(Nlogn)O(1)×7归并排序O(Nlogn)O(n)√冒泡排序、插入排序和归并排序 。选择排序、快速排序、堆排序和希尔排序都不稳定；算法的时间复杂度 1，time 复杂度定义:如果一个问题的规模是n，那么一个算法求解这个问题所需的时间是T(n) ， 它是n的函数，称为这个算法的“时间复杂度” 。
3、如何 分析时间 复杂度(线性表搜索的核心操作是比较，评价时间复杂度的指标是看需要多少次比较操作 。如果寻找长度为n的线性表所需的比较运算次数与n成正比 ， 则为线性复杂度 。比如按顺序搜索时，平均比较次数为N/2 ， 线性复杂度，一般记为O(N) 。半搜索的平均比较次数是log(N)/2 。Algorithm 分析同一个问题可以用不同的算法解决，一个算法的好坏会影响算法甚至程序的效率 。
对一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑 。1.Time 复杂度(1)时间频率一个算法执行所需要的时间理论上是无法计算的，只有在电脑上运行测试才能知道 。但是我们不能也不需要在电脑上测试每一个算法 。我们只需要知道哪个算法花的时间多，哪个算法花的时间少 。而一个算法所花费的时间与算法中执行的语句数量成正比 。哪个算法执行的语句多 ， 需要的时间就多 。
4、 分析如下程序段的时间 复杂度【赢者树败者树时间复杂度分析】 triple loop，最外层I的循环执行n次，中间层J的循环在i1执行一次，在i2执行两次，在in执行n次，所以外层和中间层合起来，整个循环执行1 2 3。nn(n 1)/2次，那么内循环执行的次数是，当使用i1和j1时执行一次，当使用i2和j1时执行一次 ， 当使用i2和j2时执行两次，即当使用i2时执行1 23次 ， 当使用i3时执行1次，当使用j1时执行2次，当使用j3时执行3次 ， 当使用i3时执行1 2 36次，以此类推 。当使用in时，最内层循环的次数 。

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