问题:如何优化上述代码的时间复杂度?
要优化上述代码的时间复杂度,可以使用动态规划的思想。动态规划的核心是将原问题分解为子问题,并保存子问题的解,避免重复计算。
以下是优化后的代码:#include <iostream>using namespace std;const int max_size = 10001;long long b[max_size]; // 存储计算结果long long calculateB(int n){ if (n <= 3) // 基本情况 return b[n]; if (b[n] != 0) // 如果已经计算过,直接返回结果 return b[n]; // 计算并保存结果 b[n] = calculateB(n - 4) + calculateB(n - 3) + calculateB(n - 2) + calculateB(n - 1); return b[n];}int main(){ int m; cin >> m; long long a[m]; for (int i = 0; i < m; i++) { cin >> a[i]; } // 初始化前四个数的值 b[0] = 1; b[1] = 1; b[2] = 2; b[3] = 4; // 计算需要的数值 for (int i = 0; i < m; i++) { cout << calculateB(a[i]) << endl; } return 0;}
上述优化代码中,使用了一个数组b来保存计算结果,避免重复计算。在每次需要计算b[n]时,会先判断是否已经计算过,如果已经计算过,则直接返回结果。这样可以避免不必要的重复计算,提高了性能。
另外,还进行了一些代码上的优化,比如将long long a[m+1]修改为long long a[m],因为数组a的大小是m,而不是m+1。同时移除了不必要的变量和循环中的一些不必要的操作。
通过以上优化,可以减少计算时间,提高程序的效率。
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