asymptotic-complexity

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私はオンラインで記事を読む。私の理解によれば、以下のコードのBigOはO（n）でなければなりません。ループはn回実行されます。しかし、記事の正解はO（1）と表示されています。 i、j、kとt：説明でコードが正確に4つの変数を宣言します。 4 =定数= O（1）。どのようにですか？私の理解あたりとして、ループの実行をn回ので、O（n）の int fibonacci(int n) {

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シェルソートの最悪シナリオ：Θ（N^3/2）またはO（（NlogN）^ 2）？

シェルソートの最悪のケースを探しています。 thisによれば、最悪の場合はO(N^3/2) であるが、hereであり、最悪の場合はO((N log N)^2))であると主張されている。私は、最悪の場合は、奇数の位置に最も大きな値を含むシーケンスであると考えます。しかしながら、hereは、いくつかのギャップシーケンスがΘ(N^3/2)の複雑さで導入されている。シェルソートの実際の最悪のケースは何

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$ T（n）= T（n/2）+ T（n/4）+ O（m）のような漸化関係を解く方法$

私はこの再帰の厳しい境界を取得したい2つの変数mとn。

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この定理をマスター定理なしで解く。バックトラッキングアルゴリズム

バックトラックアルゴリズムを作成しました。私はこのAlgoの複雑さが何であるかを尋ねられました。私は方程式がT（n）= 2T（n-1）+ 3（n_hat）であることを知ります。ここで、n_hatは最初のnです。それは各ステップで減少しないという意味です。私はこのことを計算するとかなり失われているということです。私はそれが約2 ** n *何かと信じています。しかし、私の計算はちょっと混乱して

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次の関数の時間複雑度

次の関数の時間複雑度分析を与えることで私を助けてください。 function (n) { for(i = 1 ; i <= n ; i + +) { for(j = 1 ; j <= n ; j+ = i) { print(“*”) ; } } }

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この短いコードの実行時の複雑さはどのくらいですか？

私はこの解決策をプログラミング練習サイトで見つけました。複雑さはO（N）です。しかし、それはO（N^2）のように見えます。なぜ誰かがO（N）なのか教えてもらえますか？ public static void transposeMatrix(int[][] matrix) { int n = matrix.length - 1; int temp = 0; for(int

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シータまたはリトルOの代わりにビッグOを使用する場合

漸近表記についての質問。私は漸近記法の説明の多くは言って見てきた： θ(...)が= O(...)に似ていることは<= o(...)に類似していることを意味すると思われる< に似ていますf(n) = O(g(n))の場合、f(n) = θ(g(n))またはf(n) = o(g(n))のいずれかです。 f(n) = O(g(n))には、f(n) = θ(g(n))もf(n) = o(g(n))もあり

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複数のクラシファイアからなるこのアンサンブルのBig-O表記の計算

私は以下のモデルを持っており、全体の計算量（Big-O表記法）を計算しようとしています。（このモデルでは、タイプの分類は「」Nはデータセット内の数のインスタンスである O(mN)の時間複雑性を有し、そしてmは、分類「A」によって決定される定数変数であります私は最小の作業例を作成しようとしているので、質問が明確になることができます。mについてさらに情報が必要な場合はお知らせください。分類子「B」

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同じ式が異なるbig-O値を返すのはなぜですか？

講義スライドに示されている例では、big-o解析が私を混乱させます。それは述べている：2N^2 + 4Nは= O（N^2）と2N^2 + 4N = O（N^4）誰かが同じ式が異なる結果を生成することができますどのように説明できますか？ありがとう