理由LGのための私の "証拠" である(N!) O(nlg(n))はnが多項式でlg(n!)より大きいため、nlg(n)は常に多項式でlg(n!それは容認できる理由ですか?またはあなたが数学的にそれを証明する必要がある(私は階乗に対処する方法を知っていないと思われる場合には)
2
A
答えて
5
私が見てきた通常の証明が十分に大きいNため、のnということですよ! <n n。両方の対数をとってlog(n!)< log(n n)を得る。 ログ(b a)= a log(b)から、log(n!)< n log(n)が得られます。
1
おそらくもっと数学的に厳しいものが必要ですが、それほど難しいことではありません。
lg(n!) = lg 1 + lg 2 + lg 3 + ..... + lg n
ので、あなたはy = lg x
のグラフ下の面積を考慮するかもしれないし、http://en.wikipedia.org/wiki/Rectangle_methodとそれを近似します。 http://en.wikipedia.org/wiki/Stirlingのs_approximationのようなものが得られます。
あなたの四角形は上下に拘束されている必要があります。
0
ln(a⋅b)= ln(a)+ ln(b)を思い出してください。したがって、ln(n!)= ln(n・(n-1)··2・1)= ln(n)+ ln(n-1)+ ... ln(2)+ ln検査によりn・ln(n)≦ln(n!)となる。
1
使用スターリングの近似:http://en.wikipedia.org/wiki/Stirling%27s_approximation
ln n! = n\ln n - n +O(ln(n))
関連する問題
- 1. 証明Θ(n)+ O(n^2)≠Θ(n^2)
- 2. O(n)時間の複雑さを持つN-queenについての説明?
- 3. O(n)vs O(n^2)
- 4. '$ N!!; $ D' sedの説明
- 5. O(n)
- 6. なぜO(n * logn)ではなくTreeSet Iteration O(n)ですか?
- 7. T(n)= 2T(n/2)+ O(n)からO(nlogn)を得る方法
- 8. バイナリ検索はO(log n)かO(n log n)ですか?
- 9. 漸近分析では、 - O(f(n)+ g(n))= O(max {f(n)、g(n)})
- 10. O(1)、O(n log n)、O(log n)の複雑さを持つアルゴリズムの例
- 11. O(n)ソートアルゴリズム
- 12. O(N)Oまで(LOGN)
- 13. f(n)= 1000n + 4500lgn + 54n O(n)ですか?
- 14. log(n!)= O((log(n))^ 2)ですか?
- 15. ログ(O(n * log(n)))は何ですか?
- 16. O(n^2 * log(n))とO(n^3)どちらが大きいですか?
- 17. 時間Oの複雑さ(n(nはをログ)ログ)+ nはO(L)
- 18. 防止O(N)クエリ
- 19. O(log n)は常にO(n)よりも速いですか
- 20. O(n個のログを記録!)とO((nはログ)!)
- 21. 複雑さO(log(n))はO(sqrt(n))と等価ですか?
- 22. O(n)とO(log(n))の違い - これはより良く、O(log(n))は正確に何ですか?
- 23. ListBox.FindString最悪の場合のランタイムは何ですか? O(n)、O(n log n)、O(1)?
- 24. mergesortの複雑さO(nlogn)+ O(n)?
- 25. O(m + n)かO(mlgn)が良いか
- 26. O(fib n)複雑アルゴリズム?
- 27. のpython(N)及び(O)
- 28. (1/2)^ nのBig Oクラス
- 29. BIg O表記:n * logn
- 30. Big Oの例2^n
'N^N 'は、n'より* *大きい' :) –
@ChrisNash:!はい、私は誤って逆方向に私の不平等を持っていました。すでに修正済:) – hammar