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2
回答
渐近
界
|
如果
f
=
2
^
n
且
g
= (
2
^
n+1
),
f
=Θ(
g
)
如何
?
、
、
、
我们被要求指出
f
= O(
g
),还是
f
=Ω(
g
),或者两者都有(在这种情况下,
f
=Θ(
g
))。 为了解决大O,我发现只需提供常量C=1,在这种情况下,
2
^
n
<= 1(
2
^
n+1
)就很容易解决。我的印象是,由于没有
2
^
n
>= C(
2
^
n+1
)的C,所以解决Ω是不可能的。 在查看解决方案以检查我的工作后,我发现
f
=Θ(
浏览 20
提问于2020-01-20
得票数 1
1
回答
如果
f
(
n
) =Θ(
g
(
n
)),那么
f
(
n
)是否
渐近
等于
g
(
n
)?
、
、
、
如果
f
(
n
) =Θ(
g
(
n
) )是真的,则
f
(
n
)
渐近
等于
g
(
N
)。不过,我担心我可能忽略了什么。我是否正确地认为
f
(
n
) =Θ(
g
(
n
)),那么
f
(
n
)
渐近
等于
g
(
n
)?还是我忽略了什么?我试图比较不同的算法与
f
(
n
)
浏览 8
提问于2022-09-30
得票数 0
3
回答
回归对数(
N
)排序
、
、
我有一个排序算法,需要执行
n
log
n
排序
n
次数,
n
在每一步中减少1?换句话说:我期待O(
n
log
n
+ (
n
-1) log (
n
-1) + (
n
-
2
) log (
n
-
2
) + ... )的性能。这个问题肯定不会让我觉得是以前从未遇到过的事情,所以我必须问:
n
log
n
n
sort times的数量级性能<em
浏览 5
提问于2013-04-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
渐近
符号性质证明?
、
、
、
、
我试图证明,
如果
f
(
n
)和
g
(
n
)是
渐近
正函数,那么:
f
(
n
浏览 3
提问于2017-12-05
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如果
f
(
n
) = o(
g
(
n
)),则
2
^(
f
(
n
)) =o(
2
^(
g
(
N
)?
、
、
请注意,我在这里要求的是小o(参见类似的问题) -对于大的哦,这显然是错误的-对于小-o它感觉是正确的,但似乎无法证明这一点…… 编辑:很高兴我提出了一个辩论:)为了简单起见,假设
f
,
g
>0
浏览 1
提问于2012-03-30
得票数 3
回答已采纳
3
回答
Cormen插入排序中的矛盾
、
、
、
在Cormen定理3.1中说 证明了算法的运行时间为Big-theta(
g
(
n
))当
且
仅当它的最坏情况运行时间为Big-oh(<em
浏览 7
提问于2013-07-03
得票数 1
回答已采纳
3
回答
用最坏/avg/最佳情形进行
渐近
分析
、
、
、
、
我知道最坏的/avg/最好的情况是用来确定算法的复杂度时间成一个函数,但是它是
如何
用于
渐近
分析的呢?我理解上/紧/下界(大O,大欧米茄,大θ)是用来比较两个函数,并看到它的极限(增长)是从另一个角度看的,随着
n
的增加,但我很难看出最坏/avg/最佳情况大O和
渐近
分析之间的区别。把我们的最坏/avg/最佳情况大O计算到
渐近
分析和测量
界
,我们到底能得到什么呢?我们会用
渐近
分析来具体比较最坏
浏览 5
提问于2013-08-11
得票数 0
回答已采纳
2
回答
嵌套的for循环的运行时间
、
这是一个循环for (int i =0; i <
N
; i++){ sum ++1b。)此外,当一个问题要求一个"theta界限“时,有人也能解释一下这是什么意思吗?
浏览 2
提问于2011-01-23
得票数 2
2
回答
检查数组是否有重复的、原始的接近时间分析
、
、
例如,在我发布的代码中,第一个For循环将运行(
n
-1)次,因为我们有9个输入。 在最坏的情况下,第二个for循环会运行多少次,单位
n
?在这种情况下,它将检查36次。我知道在大O复杂度中最坏的情况是(
n
^
2
)。我知道大O意味着
f
(
n
)至多必须达到(<=)
g
(
n
)。我知道大Ω意味着
f
(
n
)必须至少达到(>=)
g
(
n
)。public class test
2</e
浏览 0
提问于2019-10-05
得票数 1
3
回答
如果
f
(
n
) = o(
g
(
n
) ),那么
g
(
N
)+
f
(
n
)=Θ(
g
(
n
))吗?
、
如果
我成功地证明了
f
(
n
) = o(
g
(
n
)) (小o),那么两个函数
f
(
n
) +
g
(
n
)的和应该被“更大的”函数
g
(
n
)紧紧地束缚起来,这似乎是合理的。 不过,我在证明这一点上有点困难。
浏览 4
提问于2015-03-19
得票数 3
回答已采纳
2
回答
这个算法的大欧、大欧米茄和大Theta是什么?
、
我正在阅读算法设计手册,我被塞进了这个问题。
浏览 6
提问于2022-08-09
得票数 -3
6
回答
下界和紧
界
的区别是什么?
关于这个的引用,Theta (严格约束)是什么?
浏览 120
提问于2009-01-21
得票数 114
回答已采纳
1
回答
二值搜索的复杂性
、
、
、
他的分析是最坏的情况: Theta(logn + k)
如果
我用最坏情况的概念来指数据,与算法无关,那么是的,他的分析是正确的。假设你没有做“最好的情况”和“最坏的情况”,那么你
如何
分析算法?我的分析对吗?
浏览 3
提问于2012-02-27
得票数 6
回答已采纳
1
回答
多项式基算法的Theta表示法
、
f
(
n
) =(
n
+ 1)/(
n
^
2
+
2
) 任何建议都会很好!
浏览 1
提问于2021-09-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
取对数比较两个复杂函数?
、
我发现在
渐近
比较两个函数时,取两边的对数是一种常用的技巧(根据CLRS书中问题的一些解决方案)。 但是,它是否一直认为,两个函数取对数后的
渐近
关系表示它们原来的
渐近
关系?例如,log(3^
n
) = nlog3,log(
2
^
n
) = nlog
2
,那么它应该表明O(
2
^
n
)和O(3^
n
)在相同的运行时间水平上,这是不正确的。
浏览 4
提问于2015-09-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
算法的增长函数?
、
、
、
我有两个问题:- ,
如果
f
(
n
)是求增长率的函数,那么,对于所有三种符号,
g
(
n
)是否是相同的,就像
f
(
n
)=O(
g
(
n
))一样,对于omega和theta, theta表示法是"omega和Oh“,
如果
在某些情况下,
如果
o和omega函数是不同的,那么我们怎么能在那里找到θ函数呢?
浏览 3
提问于2012-05-07
得票数 3
1
回答
重要的Theta问题
f
(
n
)∈O(
g
(
n
) ),
g
(
N
)∈Θ(
f
(
N
))
g
(
n
)∈Ω(
f
(
N
)),始终为真
f
(
n
)<=Θ(
g
(
n</e
浏览 0
提问于2015-12-05
得票数 0
1
回答
f
(
n
)能在
g
(
n
)的大O和大欧米茄中吗?
、
如果
有人能通过解释来消除混乱,那就太棒了。我不能把头绕在这上面。
浏览 3
提问于2020-03-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用对数证明算法
、
、
、
我知道
如何
证明算法,但我不确定
如何
证明指数和对数算法:例如:Given
f
(
n
) = (log-base4 of
n
) and
g
(
n
) = (l
浏览 4
提问于2014-01-18
得票数 0
3
回答
函数的
渐近
增长
、
、
如何
确定给定的
f
(
n
)和
g
(
n
)是否在θ中,ω中,大的,小的,或者小的,哦?-我认为一种方法是绘制函数
f
(
n
)和
g
(
n
)的图形。即使通过绘制图表,我们
如何
判断
f
(
n
)何时在θ,ω,大,小,小,或小?举个例子:
f
(
n
) = sq root(
n
) and
g
(
n
) =
n
^si
浏览 0
提问于2010-09-25
得票数 1
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