/** * File: time_complexity.swift * Created Time: 2022-12-26 * Author: nuomi1 (nuomi1@qq.com) */ /* Постоянная сложность */ func constant(n: Int) -> Int { var count = 0 let size = 100_000 for _ in 0 ..< size { count += 1 } return count } /* Линейная сложность */ func linear(n: Int) -> Int { var count = 0 for _ in 0 ..< n { count += 1 } return count } /* Линейная сложность (обход массива) */ func arrayTraversal(nums: [Int]) -> Int { var count = 0 // Число итераций пропорционально длине массива for _ in nums { count += 1 } return count } /* Квадратичная сложность */ func quadratic(n: Int) -> Int { var count = 0 // Число итераций квадратично зависит от размера данных n for _ in 0 ..< n { for _ in 0 ..< n { count += 1 } } return count } /* Квадратичная сложность (пузырьковая сортировка) */ func bubbleSort(nums: inout [Int]) -> Int { var count = 0 // Счетчик // Внешний цикл: неотсортированный диапазон [0, i] for i in nums.indices.dropFirst().reversed() { // Внутренний цикл: переместить максимальный элемент неотсортированного диапазона [0, i] в его правый конец for j in 0 ..< i { if nums[j] > nums[j + 1] { // Поменять местами nums[j] и nums[j + 1] let tmp = nums[j] nums[j] = nums[j + 1] nums[j + 1] = tmp count += 3 // Обмен элементов включает 3 элементарные операции } } } return count } /* Экспоненциальная сложность (итеративная реализация) */ func exponential(n: Int) -> Int { var count = 0 var base = 1 // На каждом шаге клетка делится надвое, образуя последовательность 1, 2, 4, 8, ..., 2^(n-1) for _ in 0 ..< n { for _ in 0 ..< base { count += 1 } base *= 2 } // count = 1 + 2 + 4 + 8 + .. + 2^(n-1) = 2^n - 1 return count } /* Экспоненциальная сложность (рекурсивная реализация) */ func expRecur(n: Int) -> Int { if n == 1 { return 1 } return expRecur(n: n - 1) + expRecur(n: n - 1) + 1 } /* Логарифмическая сложность (итеративная реализация) */ func logarithmic(n: Int) -> Int { var count = 0 var n = n while n > 1 { n = n / 2 count += 1 } return count } /* Логарифмическая сложность (рекурсивная реализация) */ func logRecur(n: Int) -> Int { if n <= 1 { return 0 } return logRecur(n: n / 2) + 1 } /* Линейно-логарифмическая сложность */ func linearLogRecur(n: Int) -> Int { if n <= 1 { return 1 } var count = linearLogRecur(n: n / 2) + linearLogRecur(n: n / 2) for _ in stride(from: 0, to: n, by: 1) { count += 1 } return count } /* Факториальная сложность (рекурсивная реализация) */ func factorialRecur(n: Int) -> Int { if n == 0 { return 1 } var count = 0 // Из одного получается n for _ in 0 ..< n { count += factorialRecur(n: n - 1) } return count } @main enum TimeComplexity { /* Driver Code */ static func main() { // Можно изменить n и запустить программу, чтобы увидеть, как меняется число операций при разных сложностях let n = 8 print("Размер входных данных n = \(n)") var count = constant(n: n) print("Число операций константной сложности = \(count)") count = linear(n: n) print("Число операций линейной сложности = \(count)") count = arrayTraversal(nums: Array(repeating: 0, count: n)) print("Число операций линейной сложности (обход массива) = \(count)") count = quadratic(n: n) print("Число операций квадратичной сложности = \(count)") var nums = Array(stride(from: n, to: 0, by: -1)) // [n,n-1,...,2,1] count = bubbleSort(nums: &nums) print("Число операций квадратичной сложности (пузырьковая сортировка) = \(count)") count = exponential(n: n) print("Число операций экспоненциальной сложности (итеративная реализация) = \(count)") count = expRecur(n: n) print("Число операций экспоненциальной сложности (рекурсивная реализация) = \(count)") count = logarithmic(n: n) print("Число операций логарифмической сложности (итеративная реализация) = \(count)") count = logRecur(n: n) print("Число операций логарифмической сложности (рекурсивная реализация) = \(count)") count = linearLogRecur(n: n) print("Число операций линейно-логарифмической сложности (рекурсивная реализация) = \(count)") count = factorialRecur(n: n) print("Число операций факториальной сложности (рекурсивная реализация) = \(count)") } }