取三个随机变量即可;只需最常见最常用的计算复杂度标准;提供一些程序结果
时间: 2024-02-11 20:08:50 浏览: 100
好的,那我就给您提供一个简单的示例来测试三个随机变量的计算复杂度,并且使用最常用的计算复杂度标准进行比较,例如时间复杂度和空间复杂度。下面是一个示例程序:
```matlab
% 设置输入数据
N = 1000;
x = rand(N,1);
y = rand(N,1);
z = rand(N,1);
% 测试时间复杂度
tic;
for i = 1:N
result = x(i) + y(i) * z(i);
end
t1 = toc;
% 测试空间复杂度
mem1 = whos('x', 'y', 'z');
x2 = rand(N,1);
y2 = rand(N,1);
z2 = rand(N,1);
mem2 = whos('x2', 'y2', 'z2');
% 输出结果
fprintf('时间复杂度: %f s\n', t1);
fprintf('空间复杂度: %f MB\n', (mem2.bytes - mem1.bytes) / 1024 / 1024);
```
这段程序中,我们生成了三个随机变量 x、y 和 z,然后使用 for 循环计算它们的乘积之和。我们通过 tic 和 toc 函数来计算程序运行的时间,从而得到时间复杂度。另外,我们使用 whos 函数来获取变量所占用的内存大小,从而得到空间复杂度。
您可以根据需要修改程序中的变量和循环次数,来测试不同变量情况下的计算复杂度,并且使用最常用的计算复杂度标准进行比较。
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Python随机产生指定复杂度的命题逻辑公式
可以使用Python的逆波兰表达式算法和随机数生成器来实现产生指定复杂度的命题逻辑公式。
以下是一个示例代码,生成一个由AND、OR、NOT三种逻辑运算符和20个逻辑变量组成的命题逻辑公式:
```python
import random
operators = ['AND', 'OR', 'NOT']
variables = [f'p{i}' for i in range(20)]
def generate_formula(depth):
if depth == 0:
return random.choice(variables)
else:
op = random.choice(operators)
if op == 'NOT':
return f'{op} {generate_formula(depth-1)}'
else:
return f'({generate_formula(depth-1)} {op} {generate_formula(depth-1)})'
formula = generate_formula(5)
print(formula)
```
这个示例代码中,我们定义了三个逻辑运算符 `AND`, `OR`, `NOT`,和20个逻辑变量 `p0` 到 `p19`。然后使用 `generate_formula()` 函数来生成一个命题逻辑公式,该函数接受一个参数 `depth` 表示公式深度,也就是逻辑运算符的嵌套层数。在函数内部,我们使用递归的方式生成逻辑公式,每次随机选择一个逻辑运算符,并且根据运算符的不同,递归调用自身1或2次。最终,我们得到一个由逻辑变量和逻辑运算符构成的命题逻辑公式,它的深度是5层。
如果需要生成不同深度的命题逻辑公式,只需修改 `generate_formula()` 函数中的 `depth` 参数即可。
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