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A
答えて
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Big-O表記は漸近的な上限を表しますが、Big-Theta表記はさらに漸近的な下限を表します。多くの場合、上界は人々が興味を持っているものなので、たとえシータ(何か)も真実であっても、O(何か)を書いています。たとえば、ソートされていないリストでxと等しいものの数を数えたければ、線形時間で実行でき、O(n)であると言うかもしれません。なぜなら、あなたにとって重要なのは、それ以上の時間はかかりません。しかし、リスト内のすべての要素を調べなければならないので、それはオメガ(n)であり、従ってシータ(n)であることも真実であろう - それは非線形時間では実行できない。
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O(1)とΘ(1)は、実数の関数について話している場合、必ずしも同じではありません。例えば、関数f(n)= 1/nを考える。 f(n)= Θ(g(n))の定義の1つで、が Θ(1)でないため、この関数はO(1) ))は、| f(n)/ g(n)| nが無限大になると、0 < Lを満たす有限値Lが得られる。f(n)= 1/nとg(n)= 1を差し引くと、| 1/n | nが無限になると0になるので、f(n)≠Θ(1)となります。
希望すると便利です。
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定数について話すとき、それらの間に違いがありますか? また、O 1ではなく、Theta 1の要件が存在するケースがありますか? – BarakA
下限が暗示されているので、一定の時間について話すときに区別がありません。しかし、ここで興味深い議論を参照してください:http://stackoverflow.com/questions/905551/are-there-any-o1-n-algorithms –
ありがとうお友達 – BarakA