algorithm/hello-algo
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nuomi1
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codes/swift/chapter_computational_complexity/time_complexity.swift
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@@ -4,7 +4,7 @@
* Author: nuomi1 (nuomi1@qq.com)
*/
// 常数阶
/* 常数阶 */
func constant(n: Int) -> Int {
var count = 0
let size = 100_000
@@ -14,7 +14,7 @@ func constant(n: Int) -> Int {
return count
}
// 线性阶
/* 线性阶 */
func linear(n: Int) -> Int {
var count = 0
for _ in 0 ..< n {
@@ -23,7 +23,7 @@ func linear(n: Int) -> Int {
return count
}
// 线性阶（遍历数组）
/* 线性阶（遍历数组） */
func arrayTraversal(nums: [Int]) -> Int {
var count = 0
// 循环次数与数组长度成正比
@@ -33,7 +33,7 @@ func arrayTraversal(nums: [Int]) -> Int {
return count
}
// 平方阶
/* 平方阶 */
func quadratic(n: Int) -> Int {
var count = 0
// 循环次数与数组长度成平方关系
@@ -45,7 +45,7 @@ func quadratic(n: Int) -> Int {
return count
}
// 平方阶（冒泡排序）
/* 平方阶（冒泡排序） */
func bubbleSort(nums: inout [Int]) -> Int {
var count = 0 // 计数器
// 外循环：待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
@@ -64,7 +64,7 @@ func bubbleSort(nums: inout [Int]) -> Int {
return count
}
// 指数阶（循环实现）
/* 指数阶（循环实现） */
func exponential(n: Int) -> Int {
var count = 0
var base = 1
@@ -79,7 +79,7 @@ func exponential(n: Int) -> Int {
return count
}
// 指数阶（递归实现）
/* 指数阶（递归实现） */
func expRecur(n: Int) -> Int {
if n == 1 {
return 1
@@ -87,7 +87,7 @@ func expRecur(n: Int) -> Int {
return expRecur(n: n - 1) + expRecur(n: n - 1) + 1
}
// 对数阶（循环实现）
/* 对数阶（循环实现） */
func logarithmic(n: Int) -> Int {
var count = 0
var n = n
@@ -98,7 +98,7 @@ func logarithmic(n: Int) -> Int {
return count
}
// 对数阶（递归实现）
/* 对数阶（递归实现） */
func logRecur(n: Int) -> Int {
if n <= 1 {
return 0
@@ -106,7 +106,7 @@ func logRecur(n: Int) -> Int {
return logRecur(n: n / 2) + 1
}
// 线性对数阶
/* 线性对数阶 */
func linearLogRecur(n: Double) -> Int {
if n <= 1 {
return 1
@@ -118,7 +118,7 @@ func linearLogRecur(n: Double) -> Int {
return count
}
// 阶乘阶（递归实现）
/* 阶乘阶（递归实现） */
func factorialRecur(n: Int) -> Int {
if n == 0 {
return 1
@@ -133,6 +133,7 @@ func factorialRecur(n: Int) -> Int {
@main
enum TimeComplexity {
/* Driver Code */
static func main() {
// 可以修改 n 运行，体会一下各种复杂度的操作数量变化趋势
let n = 8