文心一言 VS chatgpt （10）-- 算法导论 3.1 2~3题

# 二、证明:对任意实常量a和b，其中b>0，有(n+a) ^ b=O(n ^ b)。

文心一言：

设a=b，则有(n+a) ^ b=(n+b)(n+a)=n ^ b+n ^ b =O(n ^ b)

因此，对任意实常量a和b，其中b>0，有(n+a) ^ b=O(n ^ b)。

chatgpt：

要证明 `(n+a)^b = O(n^b)`，我们需要找到一个正常量 `C` 和一个正整数 `N`，使得对任意 `n >= N`，都有 `(n+a)^b <= C * n^b`。

考虑当 `n >= 1` 时，有

(n + a)^b

= (n(1 + a/n))^b

= n^b * (1 + a/n)^b

<= n^b * (1 + b(a/n))

= n^b + abn^(b-1)

因为 `b > 0`，所以 `b - 1 >= 0`。因此，存在正整数 `N = 1` 和正常量 `C = 1 + |a| + |b|`，使得对于任意 `n >= N`，

(n + a)^b

<= n^b + |ab|n^(b-1) + |a|n^b + |b|n^b

<= (1 + |a| + |b|)n^b

= C*n^b

因此，我们证明了 `(n+a)^b = O(n^b)`，其中正常量 `C = 1 + |a| + |b|` 和正整数 `N = 1`。

# 三、解释为什么“算法 A 的运行时间至少是 O(n ^ 2)”这一表述是无意义的。

文心一言：

chatgpt：

“算法 A 的运行时间至少是 O(n ^ 2)”这一表述是无意义的，因为大 O 表示的是算法的渐进上界。也就是说，当问题规模足够大时（也就是输入大小趋近于无穷大时），算法 A 的运行时间最多能达到 O(n ^ 2)。

如果我们要描述算法 A 的确切运行时间，应该使用θ符号表示渐进紧确上界，或者使用常量符号表示精确的运行时间。例如，“算法 A 的运行时间是 θ(n ^ 2)”表示算法 A 的确切运行时间在 n^2 的数量级内，而“算法 A 的运行时间是 5n^2 + 3n + 2”表示算法 A 的确切运行时间为 5n^2 + 3n + 2。

因此，表述“算法 A 的运行时间至少是 O(n ^ 2)”并不严谨和准确，因为它没有给出算法 A 的确切运行时间上界，并且省略了对问题规模足够大时的条件限制。