알고리즘 의사 세대에 갇혀 : 난 그냥 가능한 MNT 것을 알아 낸 Part 1 Part 2 을 (부분 a) 항아리를 가져 오는 것입니다. 높이 h에서 끊어 지는지 테스트합니다. 그렇다면 높이가 + 1이고 반복적 인 답이 있습니다. 파트 b의 경우 다음과 같습니다. 최대 높이가 n과 같기 때문에 n (현재 높이 = n)부터 시작합니다. 따라서 항아리가 부서
n 개의 숫자가 정렬되지 않은 목록은 최소 차이가있는 목록에서 두 개의 숫자를 찾습니다. 최악의 경우, O(nlogn)으로 알고리즘을 작성해야합니다. 다음 알고리즘 작업 할 수 있습니다, 한 번에 전체 목록 트래버스 종류의 병합 사용 정렬 목록은 연속적인 숫자의 차이를 찾을 수 있습니다. 최소한의 차이점이있는 반품 번호. 알고리즘의 시간 복잡도는 O(nlo
올바른 인 경우 I 만든 int a[][] = new int[m][n];
int w = 0;
for (int i = 0; i<m; i++) {
for(int j = 0; j<n; j++) {
if (a[i][j]%2 == 0) {
w++;
}
}
}
esimation 단순화 : O (m) O (없
Asymptotic Notations Topic에 관한 연구를하고 있었지만 그 공식은 너무 단순하지만 아직 알려지지 않았고 두 가지가 없습니다. 알다. 우리가 f(n) <= c.g(n) where n >= n₀
말을 우리는 C의 가치를 모르는 =? 그리고 n =? 처음에는 f (n) 또는 g (n)의 나누기를함으로써 우리는 c의 값을 얻는다. 우리가 어
나는이 방정식을 이해하려고 노력하고있다. 나는 틀린 것이 무엇인지를 알아야하지만 그것을 어떻게하는지 정말로 이해하고 싶다. 1. $\theta(n)+O(n)=\omega(n)$
2. $O(n)+\sigma(n)=\theta(n)$
3. $\theta(n)+O(n)=O(n)$
4. $f(n)=O(n)$ implies $g(n)=\omega(f(n))$
가장 큰 big O 표기법을 찾는 법을 배우고 이해하려고합니다. 여기서는 이러한 알고리즘에 대해 가장 까다로운 big-O 표기법을 찾아야하며 실행 시간을 계산했습니다. 이제 가장 까다로운 big-O 표기법을 증명하거나 찾아야하지만 어디서부터 시작해야할지 모르겠습니다. 1) 2 n^2+ 2 n +2= O(n^2) 2) 6 n log n +4n +2 =O (n
나는 내 친구에게 왜 7n - 2 = O (N)을 설명하려고합니다. 나는 큰 O의 정의를 바탕으로 큰 O. 의 정의에 따라 그렇게 할, F는 (N) = O (g (n)이) 경우 :는 우리는 진짜를 찾을 수 있습니다 값 C 정수 값 N0> = 1되도록 : F (N) = < C. 모든 값이 인 경우 g (n) n> = n0입니다. 이 경우 다음 설명이 정확합니
어떤 Big O 클래스가 (1/2)^n 함수에 해당합니까? 순전히 수학적으로 볼 때, 충분히 큰 n에 대해 1/2^n이 0에 접근하기 때문에 O (1)에 넣어야하는 것처럼 보입니다. 그러나 점근 분석과 Big O에 관해서는 손을 많이 쓰는 경향이 있으며 수식을 다시 참조하는 경향이 있습니다. 1/2은 기술적으로 일정하기 때문에 겉으로보기에는 O (c^n)에