big-o

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빅 -O 표기법은 O((log n)^k) = O(log n)이고, 여기서 k은 일정한 상수 (예 : 루프에 대한 로그 수)입니다. 나는 그의 교수로부터이 진술이 사실임을 말했지만 나중에 과정에서 증명 될 것이라고 말했다. 당신 중 누구라도 그 타당성을 증명할 수 있는지, 그것이 사실인지를 확인할 수있는 링크가 있는지 궁금합니다.

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사전에 대한 액세스 시간 <사전 <char,int>, 목록 <string>>은 아직 O (1)입니까?

사전에 anagram 단어를 찾으려면 Dictionary<Dictionary<char,int>, List<string>>의 알고리즘을 구현하고 싶습니다. 이 사전에 내 맞춤형 EqualityComparer을 구현해야하므로 액세스 시간은 여전히 O (1) 즉 O (1)입니까? 두 번째 질문은 EqualityComparer의 일부로 GetHashCode()

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상영 시간이 알고리즘의 실행 시간은 무엇

: for i=1 to n^2 for j=1 to i // some constant time operation 나는 O (N^4)를 말하고 싶은하지만 난 확신 할 수 없습니다. 어떻게 알아 냈어?

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지수 시간에서 가장 긴 공통 서브 시퀀스를 찾는 방법은 무엇입니까?

나는 이것을 동적 프로그래밍을 사용하여 적절한 방법으로 할 수는 있지만 지수 적 시간에 어떻게 수행하는지 알 수는 없다. 두 문자열 사이에서 가장 큰 공통 하위 시퀀스를 찾으려고합니다. 참고 : 시퀀스를 구성하는 기호가 연속 일 필요는 없으며 하위 문자열이 아닌 하위 시퀀스를 의미합니다.

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Collection.Contains Big-O

시스템의 알람 수를 표시하는 기능을 최적화해야합니다.이 기능은 20,000 개의 알람에 도달하면 느리게 견딜 수 없습니다. (알람은 알람과 조건, 즉 실제로는 40 000 개의 객체로 구성됩니다.) 이 숫자는 매 5 초마다 새로 고쳐집니다. 모든 호출에 로드 데이터베이스에서 모든 알람 및 조건 (인정 및 확인되지 않은) : 이제 필요한 유일한 것은 정수가

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O (n) 시간에 n 개의 숫자가있는 0 ... n의 정수 배열 정렬

O (N) 시간에 정수 배열을 정렬 할 수있는 알고리즘을 만들려고합니다. 는 intergers 모두의 자릿수는 각 요소의 숫자가 분배되는 방법에 관계없이, 알고리즘은 O (N)의 배열을 정렬한다 자릿수 알려지지 수 시간이 N 인 나는 O (N) 시간에 실행되는이 문제에 대한 해결 방법을 가지고 있습니다. 나는 그렇게하는 것으로 증명하려고하는 데 어려움을 겪

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복잡성. 상수는 왜 중요하지 않습니까?

큰 O 표기법에 관해서 상수가 중요하지 않은 이유를 간단히 설명해 줄 수 있습니까? 상수를 추가 할 때 복잡성이 그대로 유지되는 이유는 무엇입니까? 이것은 숙제에 관한 질문이 아닙니다.이 점을 더 잘 이해하고 싶습니다. 이 똑바로 큰 O를 갖도록하겠습니다. O가 무한대에 접근함에 따라 함수의 동작을 보는 것입니까? 알겠습니다. 모두들 고마워.

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시간 계산 복잡성?

거품 정렬 인이 정렬 코드는 있지만이 코드는 정확히 O (N^2)가 아닌 것 같습니다. 아래의 코드에서 Big O의 관점에서 시간 계산상의 복잡성이 무엇인지 궁금합니다. 내 추측으로 그것은 O (N.logN)입니다. 코드는 그대로 예제로 제공되며 그대로 컴파일 할 수 있다고 주장하지 않습니다. 그것을 추측 내 for(i = 0; i < n-1; i++)

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유전자 알고리즘의 시간 복잡도

유전자 알고리즘의 시간 복잡도를 계산할 수 있습니까? These are my parameter settings: Population size (P) = 100 # of Generations (G) = 1000 Crossover probability (Pc) = 0.5 (fixed) Mutation probability

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큐브의 합계를 계산하기위한 프로그램에서 루프 불변성 찾기?

트리플 파워 합계에서 불변량이 100 %인지 확실하지 않습니다. 참고 : n은 항상 음수가 아닌 값입니다. 의사 코드는 : triplePower(n) i=0 tot=0 while i <= n LI1 j = 0 while j < i LI2 k = 0 while k < i LI3