2015-01-08 4 views

답변

0

큰 O 표기에 관해서는 wiki에서 설명한대로.

빅 O :

O(f(n)) = n^3, because f(n) = 2n^3 + (7n^2)*log(n^4) =< 2n^3 + (7n^2)*n =< 9n^3, 
for big enough n. As explained below log(n^4) <= n, for big enough n. 

큰 오메가 :

Omega(f(n)) = n^3; because f(n) = 2n^3 + (7n^2)*log(n^4) >= 2n^3 >= n^3, 
for big enough n. 
You can assume that `(7n^2)*log(n^4) > 0` so 2n^3 + (7n^2)*log(n^4) > 2n^3 >= n^3. 

큰 세타 예를 n^37 n^2 log(n^4)을 지배 당신에

Theta(f(n)) = n^3; because it O(f(n)) = Omega(f(n)) = n^3, 

, "큰 N에 대한".

g(n) = 7 n^2 log(n^4)과 같은 함수에 대해 O/Theta/Omega를 계산하는 것이 더 어려울 것입니다.

=== 업데이트 ===은g(n) 기능을 가진 가장 큰 문제는 log(n^4) 기능을 이해하는 것입니다

(제 생각에 그것은 n 간단한보다 약간 어렵습니다). log (n^4) = 4 * log (n). log (n) log (n) < = log (n^4)이므로 0 (log (n^4)) = 오메가 < 4 * log (n). 이것은 log (n^4) < = n을 의미합니다. n은 충분히 큰 값입니다.

마지막이 우리를 인도 :

(7 n^2)*log(n^4) = (7n^2)*4log(n) = 28*(n^2)*(log n) 
1*(n^2)*(log n) <= 28*(n^2)*(log n) <= 29*(n^2)*(log n) 
// O(g(n))= n^2 * log n 
// Omega(g(n))= n^2 * log n 
// Theta(g(n))= n^2 * log n 
+0

확인 및 감사 - 당신, 내 직감이 정확 생각했다. 큰 오메가 케이스에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? 그리고 왜 g (n)을 주면 더 어려울까요? 감사합니다. – user4432609