这种贪婪搜索 TSP 的大 O 时间复杂度是多少?
What Would be the Big O Time Complexity of this Greedy Search for TSP?
我只想要一些 clarification/reassurance,查看此 GitHub here 上的代码,时间复杂度的 Big O 表示法是否为 On2,因为它与问题中 vertices/cities 的数量?
该代码依赖于城市的距离矩阵:
def getDistanceMatrix(cities):
distanceMatrix = []
for currentNode in cities:
subArray = []
for comparisonNode in cities:
subArray.append(getDistanceBetweenTwoCities(currentNode, comparisonNode))
distanceMatrix.append(subArray)
return distanceMatrix
因此顺序为 O(n^2)
,其中 n
是城市的数量。
我只想要一些 clarification/reassurance,查看此 GitHub here 上的代码,时间复杂度的 Big O 表示法是否为 On2,因为它与问题中 vertices/cities 的数量?
该代码依赖于城市的距离矩阵:
def getDistanceMatrix(cities):
distanceMatrix = []
for currentNode in cities:
subArray = []
for comparisonNode in cities:
subArray.append(getDistanceBetweenTwoCities(currentNode, comparisonNode))
distanceMatrix.append(subArray)
return distanceMatrix
因此顺序为 O(n^2)
,其中 n
是城市的数量。