big-o

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    (n * log_2 n) + (n^1.01 * (log_2 n)^10) O(n^1.03)보다 낫습니까? 그렇다면 최악의 사례가 알려진 평균 사례를 얻는 방법을 설명해주십시오.

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    을 내가 그렇게 기본 로모그래퍼 log n = x and log n! = n(log n) 교체 그들의 관계를 찾으려면 O(log n!)는 a^x(x)되었고 (log n)!는 x(x-1)(x-2) .... 가 지금은 첫 번째가 있다고 생각되었다 높은 성장 속도. 하지만 당신은 나를 N의 큰 O를 사용하여 관계를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다^당신이 x

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    다음 재귀 함수의 시간 복잡도를 찾는 사람이 누구도 도와 줄 수 있습니까? T(n^(1/2)), T(n^(1/4)),... T(1)을 재귀 적으로 썼지 만 재귀의 런타임에 도달하는 일반적인 방법은 무엇입니까? T(n) = n^(1/2) (T(n^(1/2)) + n

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    저는 알고리즘 코스를위한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 저는 완전히 몰입하고 있습니다. 할당은 O (n^2 * log (n)) 시간에 i + j = k + l 인 배열에서 4 개의 숫자로 이루어진 모든 세트를 찾는 것입니다. 나는 이것이 + + j + k = 0 인 배열에서 모든 세트를 찾아야하는 3sum 문제와 유사하다는 것을 알고 있습니다. 우리는이 문

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    가장 자주 발생하는 요소에 대해 정렬 된 배열을 검색하는 O (n) 알고리즘에 대한 의사 코드를 작성하려고합니다. 데이터 구조와 알고리즘에 매우 익숙하지 않으며 약 2 년 반 동안 코딩하지 않았습니다. 나는 주제에 대해 약간의 독서를했으며, 나는 개념을 파악하고 있다고 믿는다. 그러나 위의 문제로 고심하고있다. 이것은 내가 지금까지 가지고있는 두 번째 "f

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    이것이 일반적인 질문이지만 시간 복잡성에 관해서 공부할 때 필자는 의심 할 여지가 없습니다. 나는 여기에 게시하기 전에 그것을 찾으려고했지만 혼란스러운 대답을 발견했다. 내 질문에, 정렬되지 않은 배열에 항목을 삽입 할 때 복잡하지는 않지만 O (1)이지만 전체 일 경우 O (n)가됩니다. 새로운 배열. 배열에 삽입하는 가장 좋은 경우의 복잡성은 O (1)

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    나는 big O notation을 배우고 있는데, 주어진 equation에 대해 upper bound을 찾는 방법에 대해 상당히 혼란 스럽습니다. f(n) = 3n + 8 위의 방정식에 대한 상한 및 하한을 찾는 방법은 무엇입니까?

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    에 대한 시간 복잡도는 무엇입니까? 감사합니다.

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    그러한 반복 관계에 대한 꽉 묶인 것을 어떻게 알 수 있습니까? 이것은 hw 질문이고 우리는 m/log (m)이 tight asymptotic bound임을 증명할 것으로 예상됩니다. 유도를 사용하여 시도했지만 아무데도 갈 것 같습니다. 그것은 로그 규칙으로 무언가를 놓치고 있거나 뭔가 더 있습니다.

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    큰 O 표기법을 결정하고 분수와 로그에 대한 용어를 지배하는 데 문제가 있습니다. 100n/(2n + 1)에 대한 지배적 인 용어와 큰 O는 무엇입니까? log(log(n))과 log(n)의 차이점은 무엇입니까?