big-o

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die folgende Implikation (Big O Notation)

Ich konnte dies nicht beweisen: f(n) = O(g(n)) impliziert f(n)^k = O(g(n)^k) where k is element of the natural, positiv numbers ich ähnliche Beispiele im Internet gefunden haben. Aber ich bin mir nich

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Wenn die Laufzeit eines Algorithmus als Funktion ausgedrückt werden kann F (x) = √n + (logn)^2,

Wenn die Laufzeit eines Algorithmus als Funktion F(x)=√n+(logn)^2 ausgedrückt werden kann, dann ist eine der folgenden Bedingungen nicht korrekt die Laufzeit? 1. O(n) 2. O(√n) 3. O(log(n)^2) 4. Ome

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Laufzeitoptimierung des Algorithmus

Ich versuche einen Weg zu finden, meinen Algorithmus so zu optimieren, dass die Laufzeit O (n²) ist (Big O Notation). Der Eingang ist ein Array mit n Elementen, die nur aus positiven und negativen gan

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Python-Halbierung ist O (n^2)?

ich einen einfachen Test laufen zu überwachen, wie lange dauert es, zu sortieren, setzen Sie in eine Liste mit der bisect Bibliothek import numpy as np import bisect def get_time(N): myl = []

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Big O für spezifische Doppel für Schleife

public void f7(int N) { for (int i = N/2; i > 0; i--) { if (i % 2 == 0) { for (int j = 0; j < N; j += 2) { System.out.println("Hey"); } } else { for (int

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Läuft logn schneller als n^0.3

Welcher wächst schneller und warum? O (logn) oder O (n^0.3) Ich versuchte es mit einigen Werten von n und es scheint, dass O (n^0,3) schneller wächst. Die ganze Klasse sagt logn wächst schneller, aber

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Diskrete Mathematik Große O-Notation

Ich studiere für meine diskrete Mathematik-Klasse und fange an, die Idee der großen O-Notationen ein wenig besser zu verstehen und war erfolgreich ein paar Fragen mit der Definition von f (x) zu bewei

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Zeitkomplexität: Mit O-Notation

ich ein Neuling auf Java-Entwicklung und die Zeit Komplexität bin und ich versuche, die Gesamtzeit Komplexität dieses Stück Code korrekt zu berechnen void merge (char s[], char t[], char result[]){

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Worst time Komplexität (Big O) für 1 für Schleife

Also verstehe ich die meisten Komplexitätsprobleme; Das verwirrt mich jedoch. Wenn die zweite Anweisung in der for-Schleife wie folgt ist (i * i < n), was wäre tre Big O für die Schleife? Wie wäre es

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Was wäre die zeitliche Komplexität und warum?

Was wäre die Zeit Komplexität der Methode unten und warum? Ich weiß, dass es wegen der ersten for-Schleife größer als O (n) sein muss. Aber was passiert mit der Zeit Komplexität nach der While-Schleif