big-o

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Big-Theta funktioniert auch mit Laufzeit in log (n!) Und log (n) + log (n^2)

log (n!) = Log (n * n (-1) * ... .1) = log (n) + log (n-1) + .... + log (1). So ist es in O (n * logn). Aber ist es auch in groß-Omega (n * logn)? Ich glaube nicht, aber mein automatischer Interviewte

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Big-O und nicht Little-O impliziert Theta? In ähnlicher Weise impliziert Big-Omega und nicht Little-Omega Theta?

Wenn f(n) is O(g(n)) aber nicht o(g(n)), ist es wahr, dass f(n) is theta(g(n))? In ähnlicher Weise bedeutet f(n) is Omega(g(n)), aber nicht omega(g(n)) impliziert f(n) is theta(g(n)). Wenn nicht, könn

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Der beste Ansatz für Perkolation, Tiefensuche oder Vereinigungssuche?

Welcher Ansatz ist am besten für das Perkolationsproblem geeignet, Tiefensuche zuerst oder Union finden? Was sind die zeitlichen Komplexitäten dieser beiden Algorithmen?

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Laufzeitkomplexität dieses Algorithmus?

Gegeben a und b, ich werde gebeten, a^b mit einer Laufzeit schneller als O (b) zu berechnen. Ich kam mit: if(b == 1) return a; if(b % 2 == 0) return findExp(a,b/2) * findExp(a,b/2); else r

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Große O Laufzeit dieses Algorithmus

Ich finde es schwierig, Zeit Komplexität von Algorithmen zu analysieren. Nehmen Sie als Beispiel diesen Algorithmus, wie finde ich die Laufzeit in O-Notation? loop(n) i = 1 while i ≤ n j = 1

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Bedeutung von "Multiplikation einer Funktion durch eine Konstante ändert nicht sein asymptotisches Verhalten"

Ich habe dies grob verstanden als eine Funktion f (n) gegeben, wenn ich es mit einigen Konstanten "K" multiplizieren & f (n) = O (g (n)) :: f (n) < = cg (n) für einige n> = n1 dann, wenn ich f (n) als

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Komplexitätsklassen auf schnelleren Rechnern

Wenn ein Algorithmus eine Komplexitätsklasse O (LogN) hat und auf einer alten Maschine ein Problem mit N = 10^6 in 1 Sekunde löst. Wie kann ich das N gleich schnell auf einer neuen Maschine 2x schnell

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Wie berechnet man die Komplexität einer rekursiven Funktion?

Was ist die intuitivste Art, die Komplexität von Zeit und Raum (Big-O-Notation) der folgenden rekursiven Funktion zu berechnen? function count(str) { if (str.length <= 1) { return 1; }

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Rechenzeit von Komplexitätsklassen

f hat eine Komplexitätsklasse O(N(logN)^2), für N = 1000 das Programm in 8 Sekunden läuft berechnen, wie lange es dauern wird, laufen, wenn N = 1,000,000 ich die Zeit berechnet 32.000 Sekunden zu sein

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Wie findet man die Komplexität von rekursiven Algorithmen allgemein?

int factorial(int n) { if(n < 0) {return -1;} if(n == 0) {return 1;} return n*factorial(n-1); } die Zeitkomplexität finde ich eine Rekursion erstellen T(n) = T(n-1) + c = T(n-2) + 2