big-o

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    1答えて

    nが無限になる傾向にあるので、次の関数の最下位は何ですか? a>1および0<p<1。 私の答え: したがって、ln(1+x) <= x以来、f(n) = O(a^n)。私はこれが緊密な境界ではないと確信しています。私はを使用してより厳密な境界を得ることができるかもしれませんが、私はそれが順序を改善するとは思いません。何か案が?私があなたに役立つと思われることを教えてください。

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    1答えて

    私はBig-O表記を理解しようとしています。今日早く、私は練習する機能を与えられ、O(n^5)があると言いました。私自身で計算しようとしましたが、T(n)を正しく計算したかどうかはわかりません。ここで は私の二つの質問です: 1)私が正しく、その後、私が間違って何をやったのではない場合T(n)を計算しましたか? 2)私たちはなぜ変圧器をもって最高のパワーにしか関心がないのですか? 1 sum =

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    1答えて

    私は外側のループは少し私をオフにスローこれらのネストされたループ int sum = 0; for (int n = N; n > 0; n = n/2) { for (int i = 0; i < n; i++) { sum++; } } を持っています。 ランタイムはまだO(n^2)ですか、それとも別のものですか?

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    1答えて

    ブックマークされたリンクのグループを開いたり、手動で行うのがマクロを使用する方が速いかどうかを判断しようとしています。 マニュアルアルゴリズム: へのスイッチまたはオープンクローム。これがどれくらいかかるかは、アプリケーションを開く方法やアプリケーションに切り替える方法によって異なります。 あなたの目でブックマークメニューバーを検索します。 あなたの手(マウス/トラックパッド)でブックマークメニュ

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    3答えて

    は、内側ループはO(N)回実行し、各時間iが(実際に保守的な上限として、これは確かに時間的に一部算出する仕事量N MOD行うことができないこと function isPrime(n): for i from 2 to n - 1: if (n mod i) = 0, return false return true 、このコードを検討しますO(n^3))。したがって、この全体的な

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    2答えて

    私は漸化関係を理解し​​ようとしています。私は、再帰によって整数の配列の最大要素を決定する方法を見つけました。以下はその機能です。最初に呼び出されるとき、nは配列のサイズです。 int ArrayMax(int array[], int n) { if(n == 1) return array[0]; int result = ArrayMax(array, n-1

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    2答えて

    私は、繰り返しが外部ループに依存する2組のコードサンプルのBig O実行時間を計算するのに少し問題があります。私はBig Oの実行時間を基本的に理解しており、より簡単なコードサンプルの実行時間を把握することができます。私は、いくつかの行がどのようにランタイムに影響を与えているかについてはあまりよく分かりません。 私はこの最初のO(n^2)を考えます。しかし、私は確信していません。 for(i =

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    2答えて

    これは私のpowerメソッドの実装です。電源が偶数である場合、私はベースを二乗し、電力が奇数である場合、私は 低減された電力を用いて、再帰的方法を実行2. によって 電力を分割 1を減じて偶数を得、その結果を基数で に掛けて、1を減じた電力を計算します。 ベースケース電源が1のときに到達され、その結果が私の質問は0です。 で、この方法の時間計算量は何ですか?電源を2で割っているので、繰り返しごとに

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    1答えて

    関数2log(log(n))+ 3nlog(n)+ 5log(n)のbig-oとは何ですか? Isは関数全体のO(nlog(n))ですか?私は2log(log(n))を表現する方法がわかりません。