java复杂计算_java实现复杂计算器

A. java数据结构计算时间复杂度，一个小时在线等

你算最大值就可以了。前一半每个循环的最大index是n，所以是n*n*n。后一半的循环每个循环最大index是n*n，所以最后时间复杂度是(n*n)*(n*n)也就是n^4

B. 一个相当复杂的java编程题目！

package TestPackage;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Random;

/**
* @author songml
*
*/
public class ArrayTest {
/**
* @param args
*/
public static void main(String args[]) {

ArrayList arrayListTest = new ArrayList();
arrayListTest = initialize(10);
System.out.println("printArray:");
printArray(arrayListTest);
System.out.println("reverseArray:");
reverseArray(arrayListTest);
System.out.println("sumArray:");
sumArray(arrayListTest);
System.out.println("itilialize:");
arrayListTest = itilialize(50);
printArray(arrayListTest);
System.out.println("countArray:");
countArray(arrayListTest);
System.out.println("readArray:");
arrayListTest = readArray();
printOneInLine(arrayListTest);
}

private static void printOneInLine(ArrayList array) {
System.out.println("您输入的字母是:"+array);

}

private static ArrayList readArray() {
InputStreamReader i = new InputStreamReader(System.in);
BufferedReader distream = new BufferedReader(i);
ArrayList arrayListTest = new ArrayList();
System.out.println("请输入一行字母");
String s1 = "";
try {
s1 = distream.readLine();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}

arrayListTest.add(s1);
return arrayListTest;
}

/**
* @param intparameters
* @return arrayList
*/
public static ArrayList initialize(int intparameters) {
ArrayList arrayList = new ArrayList();
Random rnd = new Random();
int x = 0;
for (int i=0; i < intparameters; i++) {
x = rnd.nextInt(intparameters);
arrayList.add(String.valueOf(x+1));
}
return arrayList;
}
/**
* @param intparameters
* @return ArrayList
*/
public static ArrayList itilialize(int intparameters) {
ArrayList arrayList = new ArrayList();
Random rnd = new Random();
int x = 0;
for (int i=0; i < intparameters; i++) {
x = rnd.nextInt(11);
arrayList.add(String.valueOf(10+x));
}
return arrayList;
}
/**
* @param array
*/
public static void countArray (ArrayList array) {
Hashtable hashTable = new Hashtable();
for (int i = 10;i <=20 ;i++ ) {
int count=0;
while (array.contains(String.valueOf(i))) {
array.remove(String.valueOf(i));
count ++;
}
hashTable.put(String.valueOf(i), String.valueOf(count));
}
for (int i = 10;i <=20 ;i++) {
System.out.print(i+"的个数："+hashTable.get(String.valueOf(i))+",");
}
System.out.println();
}
/**
* @param array
*/
public static void printArray(ArrayList array) {
System.out.println(array);
}
/**
* @param array
*/
public static void reverseArray(ArrayList array) {
Object temp ;
for(int i = 0 ;i < array.size()/2;i++) {
int intReverse = array.size()-1-i;
temp = array.get(i);
array.set(i, array.get(intReverse));
array.set(intReverse,temp);
}
System.out.println(array);

}

/**
* @param array
*/
public static void sumArray(ArrayList array) {
ArrayList arrayListTemp = new ArrayList();
arrayListTemp = array;
for(int i = 0 ;i < array.size();i++) {
if (i > 0) {
int tempSum = Integer.parseInt(arrayListTemp.get(i-1).toString())
+Integer.parseInt(array.get(i).toString());
arrayListTemp.set(i, String.valueOf(tempSum));
}
}
System.out.println(arrayListTemp);

}

}

写了好久，，终于写完了！！

C. java 计算时间复杂度

for(intp=0;p<n*n;p++)
for(intq=0;q<p;q++)
sum--;
下面我来简单解释一下为什么是O（n^4）
p的所有取值，以及相对性的sum运算的次数如下
p的取值：01234...(n^2-1)
sum次数：00123...(n^2-2)
从上面的式子我们知道sum--执行的次数也就是sum次数的累加和：
0+0+1+2+3+...+(n^-2)=1+2+3+...+(n^2-2)这里我们可以用求和公式，但是需要搞定一个这里有多少项，很明显(n^2-2)项，带入求和公式如下
=(1+(n^2-2))*(n^2-2)/2=(n^2-1)(n^2-2)/2=(n^4-3*n^2+2)/2
所以答案是O(n^4)

D. 如何用java程序编写复杂的计算公式程序

下面是代码！
import java.util.Scanner;
class NumCount
{
public static void main(String[] args)
{
Scanner in = new Scanner(System.in);
System.out.println("请输入你想累加的数的个数n:");
int sum=0;
int n;//n个数
n=in.nextInt();
for(int i=1;i<=n;i++){
sum+=i;
System.out.print(i!=n?i + "+":i);
}
System.out.println("="+sum);
}
}

E. java如何计算比较复杂的数学计算，比如有括号同时有+-*/，顺序不一定，就是一个运算公式

可以用编译原理的思想来理解，主要用到数据结构里面的栈和队列。
利用栈的后进先出以及运算符号(+-*/(){} )优先级，对运算符号进行匹配。
分两个栈，一个是符号栈，一个是数字栈。
栈的每一次pop出一个字符，要进行校验，如果匹配（符合运算规则）则计算，并保存结果到数据栈。

F. java的复杂运算符的次序

先求&&，再求|| ||从左到右依次执行 1 ((x>50)&&(y>60)) 2 ((x>50)&&(y<-60) 3 ((x>50)&&(y>60))||((x>50)&&(y<-60)) 4 ((x<-50)&&(y>60)) 5 ((x>50)&&(y>60))||((x>50)&&(y<-60))||((x<-50)&&(y>60)) 6 ((x<-50)&&(y<-60)) 7 ((x>50)&&(y>60))||((x>50)&&(y<-60))||((x<-50)&&(y>60))||((x<-50)&&(y<-60))

G. 数据结构里面的时间复杂度怎么计算Java版的！

很简单啊...假设有N个数据（要求对其排序）。如果需要执行 N*N次才能处理完，我们就说该算法的效率是o(n*n)。同理，如果需 n 次的话，就认为是 o(n)

H. java web如何实现复杂公式的计算问题

如果想纯页面端实现，使用JS计算。。。。。如果想JAVA，递交给后台的servlet或JSP计算。

I. java实现复杂计算器

importjava.util.Scanner;

importjavax.script.ScriptEngine;
importjavax.script.ScriptEngineManager;
importjavax.script.ScriptException;

publicclassKyo
{
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
ScriptEngineManagersem=newScriptEngineManager();
ScriptEnginese=sem.getEngineByName("js");
Scannerscan=newScanner(System.in);
while(true)
{
System.out.println("输入一个式子：");
Stringjsonstr=scan.nextLine().trim();
try
{
doubled=Double.parseDouble(se.eval("("+jsonstr+")").toString());
System.out.printf("%s=%.1f%n",jsonstr,d);
}
catch(ScriptExceptione)
{
System.err.println("输入的式子不合法，退出程序");
scan.close();
break;
}
}
}
}

J. JAVA中算法的时间复杂程度是什么

JAVA中算法的时间复杂程度简而言之就是运算时候的执行次数的统计
1.时间频度
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
2.计算方法
1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n））分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n））
例：算法：
for（i=1;i<=n;++i）
{
for(j=1;j<=n;++j)
{
c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作执行次数：n的平方次
for(k=1;k<=n;++k)
c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作执行次数：n的三次方次
}
} 则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方为T（n）的同数量级
则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c
则该算法的时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）
3.分类
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk), 指数阶O(2n) 。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

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