算法面试中的时间复杂度分析

Posted 2020-11-02 loskyer

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了算法面试中的时间复杂度分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

例子：有一个字符串数组，首先将数组中每一个字符串按照字母序排序，之后再将整个字符串按照字典序排序。整个操作的时间复杂度？

答：假设最长的字符串长度是s，数组中有n个字符串。
对每个字符串进行排序: slogs，共有n个，所以 nslog(s)
所有的字符串进行排序：O(s*nlog(n)) //对字符串进行排序，每一次比较最多为s

==> O(n * slogs) + O(s * nlogn) = O(sn(logn + logs))

算法复杂度有些情况下是和用例相关的

对数据规模有一个概念 -- 封底估算

用下面的一个程序进行测试：

for(int x = 1; x <= 9; x++){
    int n = pow(10, x);
    
    clock_t startTime = clock();
    int sum = 0;
    for(int i = 0; i < n; i++)
        sum += i;
    clock_t  endTime = clock();
    
    cout << "10^" << x << " : "<< double(endTime - startTime)/CLOCKS_PER_SEC << " s"<< endl;
}

这是一个O(n)的算法在本机4核i7的机器跑出来结果如下：

10^1 : 0 s
10^2 : 0 s
10^3 : 0 s
10^4 : 0 s
10^5 : 0 s
10^6 : 0 s
10^7 : 0.03125 s
10^8 : 0.25 s
10^9 : 2.4375 s

也就是说，如果程序要求在1s内跑出结果，数据规模最好不要超过10^8,不要达到10^9，也就是说：
O(n^2): 大约可处理10^4级别的数据
O(n^logn): 大约可处理10^7级别数据
O(n): 大约可处理10^8级别数据

常见的复杂度分析

\(O(1)\)

void swap(int &a, int& b){
    int tmp = a; a = b; b = tmp;
}

\(O(n)\) --- 常系数很可能不为1

int sum(int n) {
    int sum = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        sum += n;
    }
    return sum;
}

\(O(n^{2})\)

// 选择排序
for(int i = 0; i < n; i++){
    int minIndex = i;
    for(int j = i + 1; j < n; j++){
        if(arr[j] < arr[minIndex]) {
            minIndex = j;
        }
    }
}
swap(arr[i], arr[minIndex]);

\(O(logn)\)

// lower_bound
int binSearch(const vector<int>& nums, int lo, int hi, int key) {
    while(lo < hi) {
        int mid = lo + (hi - lo) / 2;
        if(nums[mid] < key) {
            lo = mid;
        }
        else{
            hi = mid;
        }
    } 
    return lo;
}

考虑下面这个例子：n经过几次除以10的操作后，等于0？答案是log_{10}n

// Warnning!! this code is buggy
// 需要考虑各种情况
string intToString (int num) {
    string s = "";
    while(num) {
        s += ‘0‘ + num % 10;
        num /= 10
    }
    reverse(s);
    return s;
}

以2为底和以10为底的对数，在数量级上没有区别。（只是一个线性关系）

\(O(nlogn)\)

虽然下面的代码也是两重循环，但是复杂度却是\(O(nlogn)\)的，因为外层循环是指数级增加的（每次乘以2）

void hello(int n) {
    for(int sz = 1; sz < n; sz += sz) {
        for(int i = 1; i < n; i++){
            cout << "Hello" << endl;
        }
    }
}

复杂度实验

我明明写的是\(O(nlogn)\)的算法，面试官却说我是\(O(n^{2})\)的？

可以自己进行验证，看能够处理什么级别的数据规模，参考封底估算。
实验，观察趋势。比如每次将数据规模提高两倍，观察时间变化.

递归算法的复杂度分析

对于单次递归调用，复杂度一般为\(O(T*depth)\), 写递推表达式进行推导。

如下面的代码：

double pow(double x, int n) {
    assert(n >= 0);
    if(n == 0) return 1;
    
    double t = pow(x, n/ 2);
    if(n %2) 
        return x*t*t;
    else
        return t*t;
}

递归深度\(depth = logn, T = 1\),因此复杂度为\(O(logn)\)。

int f() {
    //递归基 here
    return f(n - 1) + f(n - 1);
}

多次递归调用,递归深度\(depth = n, 每次操作2\)，可以推导出算法复杂度为指数级\(O(2^n)\)
\[\begin{equation}\begin{split}\\f(n) &= 2f(n-1)\\&= 4(n-2)\\&= 8f(n-3)\\&\cdots\\&= 2^{n}f(1)\\&= O(2^{n})\\\end{split}\end{equation} \tag{1}\]

简单不严谨地分析快速排序的复杂度：

快速排序的每一次partition操作可构造出这么一个位置，即左边的所有值都比轴点小，右边的都比轴点大，因此\(f(n) = 2*f(n/2) + f(partition)\) 而partition操作只需要做一次循环，所以是一个O(n),所以
\[\begin{split}\\f(n) &= 2f(n/2) + O(n)\\&= 4f(n/4) + O(n) + 2*O(n/2)\\&= 8f(n/8) + O(n) + 2*(n/2) + 4*(n/4)\\&\cdots\\&= 2^{\log_{2}n} * f(1) + \underbrace{ O(n) + O(n) +\cdots+ O(n) }_{k = \log_{2}n个}\\&= n + O(n*\log_{2}n)\\&= O(n * \log_{2}n)\\\end{split} \tag{2}\]
当然，严谨的分析还需要引入概率（随机分布）。这里只是简单不严谨的推导。

均摊复杂度分析 Amoritzed Time

典型例子：动态数组(vector)
每一次动态扩容(resize())，需要开辟一个新的空间，然后进行一一赋值，这样一个操作的复杂度是\(O(n)\)那么问题来了：vector push_back的平均复杂度是多少？

假设当前数组容量为n,从空到满，每一次操作的消耗是\(O(1)?\). 如果此时再来一个元素，就需要resize, 那么最后这一次操作耗费为\(O(n)?\), 那么平均来看，过去n+1次操作的总花费为
\[ \underbrace{ O(1) + O(1) +\cdots+ O(1) }_{n个} + O(n) = O(2n)\]
那么分摊来看每一次push_back的操作花费为\(O(\frac{2n}{n+1}) = O(2) = O(1)\)

那么问题又来了，如果pop_back的时候，发现size为当前capacity的1/2就resize,那么时间复杂度是多少？
假设当前数组容量为2n,从满到一半，每一次操作的消耗是\(O(1)\),如果此时再pop_back,需要再消耗的时间为\(O(2*n)\), 那么这个视角下的均摊分析还是为级别O(1)
可是换一种奇怪的情况：数组满后，resize为两倍,需要O(n)；此时又要删除，那么又到达临界点了，此时要resize缩容，又需要\(O(n)\),那么在这种退化情况下，单次操作复杂度退化到了\(O(n)\), 这种情况也被称之为复杂度的振荡

正确的做法是什么呢？pop_back要等到size为capacity的1/4再resize缩容。