big-o

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Was ist eine Groß-O-Notation? Wie kommst du auf Zahlen wie O (n)?

Mögliche Duplizieren: Plain english explanation of Big O Ich könnte mir vorstellen, das wahrscheinlich etwas in Klassen unterrichtet, aber wie ich Autodidakt Programmierer habe ich es nur selten geseh

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Die Grenzen der Parallelität (Job Interview Frage)

Ist es möglich, ein Problem der O (n!) Komplexität innerhalb einer angemessenen Zeit mit unendlich vielen Verarbeitungseinheiten und unendlichen Raum zu lösen? Das typische Beispiel für ein O (n!) - P

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Den kleinsten Winkel zwischen Vektoren in logarithmischer Zeit finden

Ich habe n=10000 10-dimensionale Vektoren. Für jeden Vektor v1 möchte ich den Vektor v2 wissen, der den Winkel zwischen v1 und v2 minimiert. Gibt es eine Möglichkeit, dieses Problem schneller als O(n^

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Asymptotic Laufzeit der list-to-Baumfunktion

Ich habe eine merge Funktion, die O(log n) Zeit in Anspruch nimmt zwei Bäume zu kombinieren, in eine, und eine listToTree Funktion, die eine erste Liste von Elementen zu Singletons Bäumen umwandelt un

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Gibt es eine Kurzbezeichnung für O (n log n)?

Wir haben in der Regel nur ein einziges Wort für die meisten komplex wir in algorithmischer Analyse auftreten: O(1) == "Konstante" O(log n) == "logarithmische" O(n) == "linear" O(n^2) == "quadratisch"

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Algorithmus Komplexität mit Eingabe ist Fix-Größe

Ich fand einige Hinweise über große O-Notation, aber soweit ich verstehen kann Algorithmus Komplexität ist eine Funktion der Größe der Eingabedaten. Wenn die Komplexität der Blasensortierung beispiels

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Tricky Big-O Komplexität

public void foo(int n, int m) { int i = m; while (i > 100) { i = i/3; } for (int k = i ; k >= 0; k--) { for (int j = 1; j < n; j *= 2) { System.out.print(k + "\

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Suche ein Element in einem Haufen

Ich erinnerte mich, dass Heap kann verwendet werden, um zu suchen, ob ein Element ist es oder nicht mit O (logN) Zeit Komplexität. Aber plötzlich verstehe ich die Details nicht. Ich kann nur finden, G

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Wie lösen: T (n) = T (n - 1) + n

Ich habe folgende ausgearbeitet: T(n) = T(n - 1) + n = O(n^2) Nun, wenn ich diese Arbeit heraus, dass ich finde, dass die gebundene sehr locker ist. Habe ich etwas falsch gemacht oder ist es nur so?

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Verständnis von Big O

Angesichts der folgenden Code, was ist die Komplexität von 3. und wie würde ich einfache Algorithmen mit den folgenden Komplexitäten darstellen? O (n² + n) O (n² + 2n) O (logn) O (n log n) var collect