双向搜索的时间复杂度

当通过将前向搜索中新生成的状态与后向搜索中所有生成的状态逐一比较来测试连接两个搜索时,给出双向搜索的时间复杂度。


回答:

如果你在每次迭代中解析给定集合中的所有n个节点或状态,那将是n乘以n,即n^2。

但是,如果你只解析到当前节点为止的所有节点,那么就是所有节点到n的总和。

所有节点到n的总和将是线性的,具体为1+2+3+…(n-1)+n = n(n+1)/2

我认为你的应用属于后者,实际上反过来理解会更好。考虑当前的前向节点在这个迭代中是n,(n-1)是第一个后向节点,(n-2)是第二个后向节点,以此类推,直到1,即最后一个后向节点:

N + (n-1) + (n-2) + … + 3 + 2 + 1 = n(n+1)/2

因此:

[a, b, c, d, e, f]1,a:  a,b,c,d,e,f2,b: a,b,c,d,e,f... 这将是n^2

而:

1,a:  []2,b: [a]3,c: [a,b]4,d: [a,b,c]..... 这将如上所述是线性的。 

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注