big-o

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    我幾天前就開始研究數據結構和算法,並且仍然試圖理解這些概念。我正在學習Big-O符號。我明白O(1) - 時間複雜性是什麼,並且有問題。 void Method1(int n) { int a = 10; int b = 20; int x = a + n; int y = b * n; Console.Writeline("{0}{1}",

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    我從Interview Bit 問題得到了這個問題 int j = 0; for(i = 0; i < n; ++i) { while(j < n && arr[i] < arr[j]) { j++; } } 問題 比較的總數while循環做值爲n(可能小於或等於n取決於arr)。循環運行n次。時間複雜度不應該是O(n^2)嗎?

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    foo(A)函數(其中n等於A的長度)的大O是什麼? 據我所知,foo(4)語句對於遞歸的每次迭代都是O(1)。我也理解foo(A // 8)語句的運行時間將是對數的。 因此,程序的運行時間是否會是bigO(log(n))? 此功能用於練習測試的運行時間。 def foo(A): if A <= 6: return 7 return foo(A//8) + foo(

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    我正在實施一種優化算法,對於解決方案沒有或很大程度上不同的下限和上限已知或不。 要檢查,我的第一種方法是簡單地採取 if(abs(floor(log10(abs(LBD))) - floor(log10(abs(UBD)))) < 1) { //(<1 e.g. for 6, 13) //Bounds are sufficiently close for the serious stu

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    我有一個模型如下所示,我正在計算它的整體計算複雜度(大O符號)。 在這個模型中,類型的分類器「A」具有O(mN),其中N是數據集中的實例數一個時間複雜度,並且m是由分類器「A」確定的常數變量(我正在嘗試創建一個最小的工作示例,以便問題可以清楚。如果需要更多信息,請告知我)。分類器「B」的時間複雜度爲O(N^2),其中N是數據集中實例的數量。 該模型基本上是由n個「A」分類器和m個「B」個分類器組成

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    我原來的功能,以確定是否一個數主要是: bool is_prime(int x) { for (int y = 2; y < x; ++y) { if (x % y == 0) { return false; } } return true; } 這跑了的O(x)複雜,因爲你可能不得不去x。 我已經學會了一些優化,需要檢查我

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    試圖找出什麼是鑄造字符串的時間複雜度 str([1,2,6,...,3,6]) 肯定它的O(1) 不知道如何驗證。 編輯: 關於空間複雜性,這應該不是線性列表大小, 想O(​​1)因爲字符串有最大尺寸。

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    不難看出,深度優先搜索的時間複雜度爲O(|V|) 但是,最近,我讀了一本書,說: 如果在樹上進行這個過程,那麼所有樹頂點系統訪問了共O(|E|)時間,因爲|E| = Theta(|V|) 我無法理解O(Theta(|V|))。 是什麼O(|V|)和O(Theta(|V|))之間的區別?

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    我需要編寫一個函數,作爲輸入兩個字符串寫入消息。一個是我想要寫的信息,另一個是給出字母。字母是隨機排列的。不能保證每個字母的出現次數相似,有些字母可能完全丟失。 功能應該確定,如果我可以給定 字母寫郵件,它應該返回true或false相應。 我編寫了它,我認爲這是非常快的,但我怎麼能改善它銘記與字母串將是非常大的,而消息會很短? 有沒有最快的方法? import java.util.HashMap

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    2^n −8 = O(2^n) It says there are some positive constants c and n0 for which 0 <= f(n) <= cg(n) for all n >= n0 我解決它: 2^n −8 <= c2^n If c = 1, and n0 = 1 1-8 <= 1*1 -7<= 1 then for all n >= n0