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沙龙
1
回答
n
^
100+2
^
n
的
大
o
表示
法
big-o
这对我来说没有意义,因为
n
^100
的
增长速度比2^
n
快得多(我使用演示来确保)
浏览 18
提问于2019-09-22
得票数 0
1
回答
g(
n
) > h(
n
)
的
大
O
表示
法
algorithm
、
big-o
我有这个功能:g(
n
) > h(
n
)谢谢。
浏览 1
提问于2015-02-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
大
O
表示
法
之差解:
O
(f(
n
)) -
O
(f(
n
))
algorithm
、
asymptotic-complexity
我在我提到
的
一本书中遇到了这个问题。我不太清楚这在逻辑上意味着什么。我也没有任何扣减
的
解决方案。如果是的话,我们如何在渐近符号上使用数学运算,哪些运算是有效
的
。提前谢谢。
浏览 2
提问于2014-09-08
得票数 2
回答已采纳
2
回答
N
维阵列
的
大
O
表示
法
c++
、
big-o
以下两种算法
的
复杂性(size是每个维度
的
长度): int k = 0; arr[i][j][k] += 1; } print(arr, size);我相信第一个函数是
O
(
N
^2),第二个函数是
O
(
N
^3)。是这样
的
吗?对于任何
浏览 1
提问于2020-06-09
得票数 0
回答已采纳
4
回答
大
O
表示
法
for with
n
^3嵌套For循环
for-loop
、
complexity-theory
、
big-o
考虑以下代码:{ sum++;复杂度是
O
(
n
^2)吗?for循环中
的
n
^3会影响
大
N
的
表示
法
吗?
浏览 0
提问于2011-04-02
得票数 2
1
回答
“
大
O
”
表示
法
到底是什么?
big-o
据我所收集
的
,
大
O
符号被用来描述一个操作
的
长度。然而,这就是我所得到
的
。
大
O
表示
法
到底是什么?最常见
的
表示
法
(
O
(
n
)、
O
(2
n
)、
O
(
n
^2)、
O
(log
n
)等)是什么?
浏览 0
提问于2013-07-05
得票数 3
回答已采纳
5
回答
算法,
大
O
表示
法
:这是函数
O
(
n
^2)吗?还是
O
(
n
)?
java
、
algorithm
、
big-o
n
; j++) answer += c; return answer;作者认为,这个算法
的
大
O
表示
法
是
O
(
n
^2),理由是:“答案+= c是答案第一次通过这个循环,结果有长度1,第二次通过循环,结果有长度2,等等,直到我们到达长度
n
的
最后字符串。“ 但是,我不明白,这段代码怎么会有
O
(
n
^2),因为它
的
原
浏览 0
提问于2018-07-30
得票数 2
回答已采纳
2
回答
“
大
-
O
”和“
大
-θ”能被交替使用吗?
algorithm
、
big-o
、
notation
我正在学习托马斯·H·科曼
的
“算法导论”一书。我在研究渐近
表示
法
。有一件事困扰着我,因为作者说: F(
N
)=
大
θ(g(
N
))意味着f(
N
)=Big(g(
N
)),因为
大
θ
表示
法
比
O
-
表示
法
更强。作者还指出(an^2+bn+c),其中a>0在
大
θ(
n
^2)中,也证明了这类二次函数在
大
浏览 5
提问于2012-09-09
得票数 0
2
回答
大
O
表示
法
-
O
(
N
) Fibonacci发生器
big-o
、
fibonacci
、
memoization
只是在面试前问了一下我
的
大问题。这本书是这样说
的
,因为我们可以在恒定时间内从备忘录中检索fib值,该算法是
O
(
N
)。我相信这本书,但所提供
的
解释并不能帮助我理解为什么在这种情况下时间复杂度是
O
(
N</
浏览 0
提问于2018-03-25
得票数 1
2
回答
if(
N
^2%
N
==0)
的
大
O
表示
法
中
的
时间
algorithm
、
time
、
big-o
、
complexity-theory
我想知道如何计算if语句
的
时间复杂度。我遇到了这个问题:{ { {j;k++) sum++; }} 现在,我知道对于第(1)行和第(2)行,我总共有
n
^3,根据我
的
教授
的
说法,总时间是
n
^4,我还看
浏览 0
提问于2015-10-21
得票数 1
3
回答
大
O
表示
法
中
的
n
是什么?
algorithm
、
big-o
、
complexity-theory
、
time-complexity
这个问题很简单,但我只是找不到一个足够好
的
答案。在上,它说: switchPlaces(...) }我知道最坏
的
情况是
O
(
n
²),最好
的
情况是
O
(
n
),但是
n
到底是什么?如果我们尝试排序一个已经排序
的
算法(
浏览 1
提问于2014-05-31
得票数 3
回答已采纳
1
回答
这些函数在
大
O
中的确切运行时间是什么?
algorithm
、
big-o
我想问,是否有人能回答这个问题,也检查我
的
解决办法。我不太明白这些功能
的
重要性。f(
n
)= log10(
n
) *
n
/2 +
n
h(
n
) = 2^30
n
*4^log2 2(
N
)e(
n
)
n<
浏览 0
提问于2020-12-14
得票数 0
回答已采纳
3
回答
这个函数
的
大
O
表示
法
是什么?
algorithm
、
big-o
、
time-complexity
对于下面的伪码,最糟糕
的
时间复杂度
大
O
表示
法
是什么?(假设函数调用是
O
(1)),我对
大
O
表示
法
非常陌生,所以我不确定答案,但我认为
O
(log(
n
))是因为while循环参数每次乘以2,还是仅仅是
O
(loglog(
n
))?还是我在这两方面都错了?任何输入/帮助都是值得赞赏
的
,我正试图掌握最糟糕
的
时间复杂
浏览 4
提问于2016-02-01
得票数 2
回答已采纳
1
回答
调用
O
(
n
)方法
的
方法
的
大
O
表示
法
java
、
time
、
big-o
encode(a); return instanceA.equals(instanceB);我正在做一个项目,看着我
的
代码,意识到我不知道调用方法
的
时间复杂性规则。如果编码(字符串值)是
O
(
n
),那么我
的
等号方法
的
大
O
表示
法
是什么?它是否考虑到
O
(
n
)
的
大
o
浏览 3
提问于2022-01-27
得票数 0
2
回答
O
(1) &
O
(
N
)
大
-
O
表示
法
的
完全区别?
swift
、
algorithm
、
data-structures
我需要一个明确
的
理解。我们知道常时间方法是
O
(1),线性时间方法是
O
(
N
).请简要解释一下类型-1和类型-2,以及有什么区别.以及为什么类型-1和类型-2将分别为
O
(1)和
O
(
N
)。提前谢谢。.<100 { }类型-2: for p in 0..<
n
{
浏览 5
提问于2022-10-18
得票数 -3
1
回答
用
大
O
表示
法
求
n
0
big-o
、
asymptotic-complexity
这是我上一个问题
的
延续。我学会了如何验证这种关系是否有效。3
n
2 − 100
n
+ 6 =
O
(
n
2), 具体来说,如果c = 1和
n
0是0.06,如果
n
大于0.06,比如说
n
= 5,现在,我似乎无法用下面的方程来应用相同
的</em
浏览 1
提问于2015-12-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
大
O
表示
法
的
意义
algorithm
、
big-o
我们
的
老师给了我们
大
O
表示
法
的
以下定义constantsc > 0 and
N
such that |g(
n
)| ≤ c |f(
n
)| for all
浏览 1
提问于2014-10-28
得票数 0
回答已采纳
3
回答
大
O
表示
法
中
的
O
(m+
n
)和
O
(m*
n
)是什么?
algorithms
、
big-o
据我所知,
O
(
n
)描述了一种算法,其性能将与输入数据集
的
大小成正比地线性增长。这方面的一个例子是for循环: puts
n
O
(m+
n
)和
O
(m*
n
)是什么意思?我在网上找不到这方面的任何明确
的
例子。请提供例子!谢谢!
浏览 0
提问于2015-09-07
得票数 3
回答已采纳
2
回答
T(平方)+5
的
大
-
O
表示
法
big-o
、
computer-science
我面临一个问题:T(
N
) = T(sqrt(
N
)) + 5.T(
N
) =
O
(sqrt(
N
)) +
O
(5)或者我可以说它
的
表示
浏览 5
提问于2017-10-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
这些算法复杂性
的
大
O
符号
time-complexity
、
big-o
我有一些算法复杂性,我不完全确定
大
O
符号对它们是什么。(
n
-1)(
n
-1)*.*2* 1)/2( iii) 2
n
(lg
n
) + 1001我相信ii)和iii)是非常简单
的
,
大
O
( ii)是
O
(<em
浏览 2
提问于2022-05-20
得票数 2
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