Câu hỏi:
13/07/2024 1,017Xác định độ phức tạp thời gian tính toán cho chương trình sau:
n = 1000
sum = 0
i = 1
while i <n;
i = i*2
sum = sum + 1
print (sum)
Sách mới 2k7: Tổng ôn Toán, Lí, Hóa, Văn, Sử, Địa…. kỳ thi tốt nghiệp THPT Quốc gia 2025, đánh giá năng lực (chỉ từ 110k).
Quảng cáo
Trả lời:
Chương trình trên tính số lần lặp cần thiết để i lớn hơn n bằng cách nhân i với 2 trong mỗi lần lặp, sau đó tăng biến sum lên 1. Để xác định độ phức tạp thời gian của chương trình này, ta cần xem xét số lần lặp của vòng while và các phép toán trong vòng lặp.
Vòng while: Vòng lặp này chạy cho đến khi i >= n, và giá trị ban đầu của i là 1. Trong mỗi lần lặp, i được nhân với 2, vậy số lần lặp là log2(n) (vì sau mỗi lần nhân i với 2, giá trị của i sẽ gấp đôi). Ví dụ, nếu n = 1000 thì số lần lặp là log2(1000) ≈ 10.
Các phép toán trong vòng lặp:
Phép gán i = i * 2: Đây là phép nhân, có độ phức tạp là O(1).
Phép gán sum = sum + 1: Đây là phép gán giá trị vào biến sum, có độ phức tạp là O(1).
Vậy tổng độ phức tạp thời gian của chương trình là O(log n), hay O(log2(1000)) ≈ O(10)
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 1:
Các lệnh và đoạn chương tình sau cần chạy trong bao nhiêu đơn vị thời gian?
Câu 2:
Xác định độ phức tạp thời gian cho chương trình sau:
n = 1000
s = 0
for i in range (n);
s = s + i*(i+1)
print (s)
Câu 3:
Khẳng định "Trong mọi chương trình chỉ có đúng một phép toán tích cực" là đúng hay sai?
Câu 4:
Tính độ phức tạp của các hàm thời gian sau:
a) T(n) = 2n(n - 2) + 4.
b) T(n) = n3 + 5n - 3.
Câu 5:
Áp dụng các quy tác trên để tính độ phức tạp của các hàm thời gian sau:
a) T(n) = n3 + nlogn + 2n + 1.
b) T(n) = 3n4 + 2n2logn + 10.
Câu 6:
Xác định độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp chọn đã được học trong bài 21.
về câu hỏi!