나는 Big-Theta에 관한 정보를 둘러 보았고, 나는 그것에 대해 예의 바르게 이해했다고 생각한다. 그러나 예상되는 입력 크기가 작을 때 Big Theta Notation이 알고리즘 효율성을 효과적으로 측정합니까? 예상되는 입력 크기가 작을 때 Big Theta Notation이 알고리즘 효율성을 효과적으로 측정하지 못한다고 생각합니다. 빅 세타에 대한
나는이 질문을 시험에 잘못 붙였습니다. O (n) 또는 Omega (n)가 아닌 함수의 이름을 지정하십시오. N (이 (N 3 (1 + 죄 n은))도 O입니다 : 유튜브를 통해 내 자신이 물건을 배우고 시도 후, 나는 이것이 올바른 해답이 될 수있다 생각 해요) 또는 오메가 (n). 정확할까요?
sum = 0;
for(int i = 0; i < N; i++)
for(int j = i; j >= 0; j--)
sum++;
는, 첫 번째 줄 (1) 작업입니다, 2 라인 3 라인은 (i-1) 운영하고, 4 라인은 n 작업입니다, (i+1) 작업입니다. 이것은 실행 시간이 1 + (i+1)(i-1) + n 일 것을 의미합니까? 나를
큰 세타, 큰 오, 큰 오메가의 개념을 이해합니다. 나는 그것을 증명하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 유도를 한 이후로 오랜 시간이 걸렸으므로 나는 녹슨 것이고 간단한 것을 놓치고 있다고 확신합니다. 예를 들어 도움이 필요한 문제는 5n² - 6n = Θ(n²)입니다. 내가 문제의 빅 - 오 부분을 오긴했는데 (나는 큰 아, 그리고 Ω 별도로 정확합니까?)
의 실행 시간은 다음 해결책이 맞는지 누구에게 말해 줄 수 있습니까? I은 (n)은 t = t의 실행 시간을 계산하는 것을 시도하고있다 (N-2) + (N-2) ² 는 N (상기 => t 그것을 평가 (n-6) + (n-6) ² + (n-2) ² (n-4) + t (n-4) + n² ... 2로 줄이면되기 때문에 ND N/2의 조건과 모든 사각형 확장함