big-o

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    は、我々はこのコードを持って言う: doSomething(int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { if (i % 7 == 0) { for(int j = 0; j < n; j++) { print("*"); } } } } (図示証明/仕事に)大きな-Oとビッ

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    これらの2つの異なるコード(同じことをやっている)では、bigOが異なっています。 O(1)文は変更されますが、for-loopsは同じ数、つまり同じ実行数に留まりますか? for (i=0;i<n;i++) { for (j=0;j<i;j++) { b+=i+i } } そして、次の時間を実行している for (i=0;i<n;i++) {

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    big O表記のいくつかの面でちょっと混乱します。複雑な例について事前にお詫び申し上げます。 O(2^N) + O(N^7); Nの入力値は同じとみなされ、O(N^7)がO(2^N)を支配するか、またはbig-Oの大きさをO(N^7)に減らすことができます。 O(2^N) * O(N^7)についても同様です。 O(N^7)は、N(または入力)の値が同じであり、ランタイムO(N^7)がO(2^N)よ

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    public int Loop(int[] array1) { int result = 0; for (int i = 0; i < array1.length; i++) { for (int j = 0; j < array1.length; j++) { for (int k = 1; k < array1.length; k = k

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    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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    私はApache Spark 2.1とJava 8を使用してKafkaストリーミングサービスを行っています。にトピック/パーティションのペアを埋め込むためにネストされたforループを使用します。 別の方法論を使用して、このネストされたforループをO(N^2)から減らすことはできますか?ここで コードです: private static List<TopicAndPartition> create

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    私は2つのコード断片と、どのBig Oカテゴリに該当するのか説明しています。しかし、私のように試してみてください。私はそれを見たり、サンプルを実行したりすることで、何が出てくるのか説明することはできません。 最初:この long count = 0; long n = 1000; long i, j, k; for(i = 0; i < n; i++) for (j =

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    私は次のコードがn^3の大きなシータであると信じています、これは正しいですか? for (int i = 0; i < n; i ++) { // A is an array of integers if (A[i] == 0) { for (int j = 0; j <= i; j++) { if (A[i] == 0) { for (int

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    kを単独でリンクしたリストをソートし、各リストの最後の要素(リストの最後)で並べ替えた場合(mergesort)、ビッグO(実行時間/時間の複雑さ) ?リスト1〜kのサイズがn_1〜n_kであると仮定します。私はO(k * log(MAX(n_1〜n_k)))を考えていましたが、どのように、なぜ私がその考え方に来たのかはわかりません。

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    二次元二重配列メソッドを使用しているときに、mainメソッドで何を書き込むのかをまだ完全に理解していません。 A = {{4.00,3.00}, {2.00,1.00}}とB = {{-0.500, 1.500}, {1.000, -2.0000}}の場合、コードの出力が何であるかを知りたいと思います。もし例外がスローされていると仮定すると、複雑な定数O(1)ですが、Big-Oの次のメソッドの複雑