나는 빅 오 (Big O) 대 리틀 오 (Little O) 표기법에 대해 질문을 가졌습니다. 직감적으로 Big O는 < = 같은 작은 O는 <과 비슷합니다. 그것은 어떤 것이 f (n)의 작은 것일 경우 f (n)의 Big O이기도합니다. 같은 경우, 만약 내가 <j, i < = j이면? 당신의 도움을 주셔서 감사합니다.
나는 다음과 같은 재귀 함수의 점근 시간 복잡도를 분석하기 위해 요청을받은 : 내가 증명할 수 있었다 for-all k ≥ 1:
T(n) = n + T(n/2) + T(n/4) + T(n/8) + .... + T(n/2^k)
: T(n) = O(n⋅log n) 및 T(n) = Ω(n), 그러나 나는 더 엄격한 경계 (Big Theta)를 찾고있다. 모
아래의 mystery(n) 함수에 대한 의사 코드는 최악의 경우 실행 시간 f(n)에서 엄격한 상한과 하한을 찾아야합니다. 즉, g(n)은 f(n) ∈ Θ (g(n))입니다. (N/2) 뉴저지 (이것에 확실하지) 측면에 시간 태그 내가 지금까지 알아 낸 무엇 : Mystery (n){
c ←1 | (constant)
for i ←1 t
쎄타 표기법에서 이러한 종류의 루프의 시간 복잡도는 어떻게됩니까? 위한 (; J < N^3, J = J = 1 * 3의 J) 그것은 logn^3? logn을 사용할 때와 n^x를 사용할 때 각각 독립적으로 이해하지만 함께 결합하면 결과를 이해하는 데 문제가있는 것 같습니다.
누군가가이 두 가지 C 함수의 점근 적 복잡성을 정의하는 데 도움을 줄 수 있습니까? void reconstruct_path(char *s1, char *s2 , int i, int j , matrix_t matrix)
{
if(matrix[i][j].parent == -1) return;
if (matrix[i][j].parent