행렬 A의 2 * 2의 제곱은 단지 5 배의 곱이 필요하다는 것을 보여줌으로써 O (n^log5)임을 알 수 있습니다. 지금까지는 아무런 문제가 없었지만 이후에 왜 다른 제곱 경우 (다른 n * n 크기)로 일반화 할 수 없는지 2 가지 이유를 설명하고자 할 때 다음과 같이 하나만 만들 수 있습니다. 첫 번째 그 이유는 내가 예를 들어 3 * 3 행렬을 곱
이 스도쿠 (9 × 9)를 해결하기위한 코드입니다 #include <iostream>
#define dim 9
#define br_polja dim*dim
using namespace std;
bool Fsearch (int tab[dim][dim],int *x,int *y, int cand[dim], int *num_cand, int &fre
이렇게 첫 번째 방법이 있습니다. 이 방법의 복잡성은 무엇입니까? 나는 그것을 결정하는 방법을 잘 모르겠습니다하고 같은 일 찾기 방법 왜 항상 실행해야 할 일정한 시간이 필요하기 때문에 public E peekFirst(){
//just return value of first item, don't need to remove
;
}
p
내가 알고리즘을 설계 알고리즘에 findset의 실행 시간을 찾을 수없고 그 세타을 체결 할 수 있도록하기위한 어느 상한선과 LOWERBOUND을 찾기 위해 노력하고있다 kruskal 알고리즘. 여기 내 문제는 내가 다른 부분 찾기 - 설정 의 실행 시간을 이해할 수 없다는 것입니다 내가 가진 : makeset의 O (V) 정렬 O (ElogE) 노조 O
이 함수의 Big-Theta 실행 시간을 알아 내려면 약간의 도움이 필요합니다. int recursive(int n) {
sum = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++)
sum++
if (n > 1)
return sum + recursive(n-1);
else
retu
은 행 큰 세타주세요 바인딩 N 반복에 대한 실행 루프의 첫 번째. 그런 다음 첫 번째 for 루프 내의 for for 루프는 n 반복 동안 실행되어 O (n^2)를 제공합니다. else 문에서 while 루프는 n 회 반복 실행되고 k = k/2는 O (nlogn)을 제공하는 logn 시간 동안 실행됩니다. 그러면 전체가 n^2 + nlogn처럼 보일 것
나는 Introduction to Algorithms 3rd Edition (Cormen and Rivest)을 읽으며 69 페이지의 "무차별 대처법"에서 n이 2 = Theta (n^2)를 선택한다고 명시하고 있습니다. 나는 그것이 Theta (n!)에있을 것이라고 생각할 것입니다. n이 2를 n 제곱에 단단히 묶는 이유는 무엇입니까? 감사!
내가 더 약 큰-O을 알고 싶어 정보의 조각을 발견 'f(x)의 성장 속도가에 점근보다 작거나 같은 f(x) = O(g(x)) 경우 성장률이 g(x) ' 이 시나리오에서 점근 적으로 의미하는 것은 무엇입니까? 또한 왜 Big-Theta가 우리가 사용하는 컴퓨터에 의존하지 않는지 이해하는데 어려움이 있습니까? 누구나이 두 가지 질문에 대해 더 자세한 정보를
for (int i = 0; i < 5; i++) {
for (int j = 0; j < 5; j++) {
for (int k = 0; k < 5; k++) {
for (int l = 0; l < 5; l++) {
look up in a perfect constant time hash table
}
현재 최종 결정 알고리즘을 공부 중입니다. 이것은 숙제 문제가 아니며 오래된 최종 시험에서 나옵니다. Show that f(n) = 4logn + log log n is big theta of logn.
로그 로그 n은 로그 n보다 상당히 작으므로 중요하지 않습니다. 하지만 공식적으로 어떻게 표현할 수 있습니까? 저는 한계와 L' hopital에 대해