big-o

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Warum ist die Reihenfolge eines Algorithmus im Allgemeinen wichtiger als die Geschwindigkeit des Prozessors?

Also ich weiß, dass die Effizienz durch die in einer Lösung verwendeten Algorithmen und Datenstrukturen bestimmt wird. Aber ich verstehe nicht wirklich, wie die Reihenfolge eines Algorithmus wichtiger

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Wie können wir beweisen, dass die Laufzeitgrenze eines Algorithmus eng ist?

Angenommen, wir können beweisen, dass ein Algorithmus, der mit einer Eingabe der Größe n aufgerufen wird, in der Zeit O(f(n)) läuft. Ich möchte beweisen, dass diese Laufzeitgrenze eng ist. Zwei Fragen

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Woher kommen Exponenten-Nenner (Bruchteil-Exponenten) in Groß-O-Zeit-Komplexität?

In Algorithmus descirptions, begegne ich manchmal Zeit Komplexitäten, die wie folgt aussehen: O (n 29/20 + m 7/3). Ich sehe, wo + und Zähler in Potenzen herkommen: + bedeutet sukzessive Schleifen, und

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Speichern von paarweisen Summen im linearen Raum

Wenn wir zwei Arrays der Größe n haben und ihre Summen sortieren wollen, wäre der naive Ansatz, ihre Summen im O (n^2) -Raum zu speichern und in O (n ^) zu sortieren 2 Logn) Zeit. Nehmen wir an, wir h

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Zeitaufwand des folgenden Algorithmus?

Ich lerne jetzt Big-O-Notation und in diesem kleinen Algorithmus in einem anderen Thread gestolpert: i = n while (i >= 1) { for j = 1 to i // NOTE: i instead of n here! { x = x + 1

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Komplexität beim Generieren aller Kombinationen

Interviewfragen, bei denen ich mit "das könnte durch Generieren aller möglichen Kombinationen für die Array-Elemente gelöst werden" beginnen, sollen normalerweise dazu dienen, etwas Besseres zu finden

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Big O N^2 (Anmeldenummer)

Ich bin ein kompletter Neuling bei Big O und bin ein bisschen ratlos. ich habe: for (int i = 1; i < n*n; i *= 2) In meinem Kopf gleichsetzen würde dies zu Bin ich richtig oder kann es zu N vereinfac

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Big-O-Analyse für eine Schleife

Ich muss diese Schleife unter anderem analysieren und ihre Laufzeit mit Big-O-Notation bestimmen. for (int i = 0; i < n; i += 4) for (int j = 0; j < n; j++) for (int k = 1; k < j*j; k *= 2)

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Binomial Heaps: Beweis, dass Merge in O (log n) Zeit läuft

Ich lese durch Okasaki's Purely Functional Data Structures und versuche, einige der Übungen zu tun. Eine davon ist zu beweisen, dass der Binomial-Heap merge die Zeit O(log n) einnimmt, wobei n die Anz

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Intro zu Algorithmen (Kapitel 1-1)

Gerade dieses Buch zum Spaß lesen, das ist keine Hausaufgabe. Jedoch bin ich bereits verwirrten auf der ersten Hauptbelegung: 1-1 Vergleich der Laufzeiten Für jede Funktion f (n) und der Zeit t in der