big-theta

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假設f(n) = Ө(sqrt(n))。通過大-θӨ的定義，我們可以說：存在兩個常量c1和c2，既有真正的正數，使得：c1*sqrt(n) <= f(n) <= c2*sqrt(n) 所以，我們有以下的總和：log(n) + f(n)。我在想寫log(n)爲Ө(log(n))。因此，總和將Ө(sqrt(n))考慮Ө(sqrt(n))大於Ө(log(n))，但我還是不明白我怎麼能在這裏計算漸

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遍歷非二叉樹的最壞情況

我寫了一個遍歷非二叉樹結構的遞歸算法。該結構由目錄或文件組成。算法採用輸入目錄（curDirectory）並首先遍歷樹的深度。當它到達分支的底部時，它會查找文件並打印一些信息。然後它返回一個級別，查找文件和打印內容等等。我們不知道目錄中的子目錄或文件的數量。如何分析此算法的最差情況和平均情況時間？ for(int i = 0; i < curDirectory.getChildren().si

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以下功能的大哦，theta和歐米茄w /說明？

鑑於 f(n) = 2 n^3 + 7 n^2 log(n^4) 什麼是可以進行大哦，西塔，和歐米茄報表？我明白大哦會是O(n^3)，但我不確定要找什麼，其他人。我看到的全部都是受n^3的約束，不可能更好。

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諧波系列的大θ表示法

我想證明諧波系列的大θ表示法是θ（logn）。我想用積分來表示。我正在試圖在方式來顯示這一點：在這種方式它不工作 **ln(n)=integral [1 to n] dx/x <= sum k=1 to n of 1/k <= 1 + integral [2 to n] dx/x = 1 + ln(n)** ，怎麼一回事，因爲在「1」我不能證明諧波系列緊bounde是THETA（LOGN）

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確定重複關係的運行時間T（n）= T（n-1）+ n

如何確定輸入大小爲n的算法的滿足遞歸關係的算法的運行時間（以Big-Theta表示）T(n) = T(n-1)+n其中n >= 1和初始條件T(1) = 1？編輯：我練了過去的答卷。被困在這個問題上。需要指導

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算法複雜度大O，小O，大歐米茄，小歐米茄，西塔

這裏是我與 For each pair of expressions, indicate whether A is O, o, Ω, ω, or Θ of B. 我明白工作的問題是相當多的上限和歐米茄是下限和θ是上下限。我很困惑什麼小o和小omega推測。（n^3）>（n^2）中的B的A O，但我不確定其他的一切。我想知道如果有人可以給我一些關於如何測試每一個的步驟。我檢查過維基百科和一些

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循環的θ時間複雜度

這種循環在θ表示法中的時間複雜度是多少？爲（J = 1;Ĵ<Ñ^ 3; J = 3 * j）的是否LOGN^3？我獨立了解什麼時候使用logn和什麼時候使用n^x，但是當它們結合在一起時，我似乎有理解結果的問題。

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檢查大歐塔，小哦，小歐米加限制？

假設我們有兩個函數f（n）和g（n）。如果我們想檢查如果f（n）是小哦O（G（N）），這將是有效的做到以下幾點： lim n -> infinity f(n)/g(n) and the result would have to = 0 ? 所以，如果上面出來爲0，它意指F （n）是o（g（n））？我們如何檢查大歐塔和小歐米加有限制？

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如何選擇x0來證明（log x）²是Ω（log x + 5）？

是f(x) = O(g(x))，Ω(g(x))或Θ(g(x))？ f(x) = (log x)² g(x) = log x + 5 圖形化後，它顯示多個交點，我找不到x 0。

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爲什麼小的theta漸近符號不存在？

這個問題被我們的教授問了，我不明白爲什麼小的theta不存在/我想我明白這一點，但我們怎麼能數學證明它不存在。