算法的時間複雜度

大小爲n = 100的算法需要21秒才能運行。大小n = 1000需要31秒，n = 10000需要41秒運行。運行的複雜性是什麼？（N）=（21 * 1000）/ 100 = 210 s（Not O（n））
如果我嘗試O（n^2）那麼：T（n）（n）=（21 * 1000^2）/ 100^2 = 2100 s（非O（n^2））
如果我嘗試O（log n），則：T（n）=（21 * log1000）/ log100 = 31.5（不是O（log n））
算法的時間複雜度

我給出的另一個選項是O（1/n）。我如何計算這個？

來源

2011-02-03 Maria

*更多*大O作業瑪麗亞/安妮塔？ – 2011-02-03 14:37:45

是的，因爲你可以看到我試圖解決它，但無法找到如何計算O（1/n）。你能幫忙嗎？ – Maria 2011-02-03 14:39:49

看起來像一個O(lgn)。

爲n的時間是T(n) = 10*log(n) + 1當日志的底部是10

來源

2011-02-03 14:40:33

通過從各種類繪製一些功能爲了解決這個問題的開端。例如，要了解O(n)線性類圖，函數T(n)=n並瞭解O(n^2)類的圖函數T(n)=n^2。這將幫助您識別各種功能的形狀。

之後，繪製問題中給定的點，其中x軸的n值和y軸的時間值。您應該能夠快速識別此問題中的形狀。

提示：這不是O(log n) :-)

來源

2011-02-03 14:51:19 vidstige

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