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数据结构算法:θ表示法 (一道题中)的下界问题
qq_36152559
2017-04-18 09:08:44
题目
求 f(n )=n^2/2 - n/2 的θ。
答案:当 n>=1时,
(n^2)/5
<=(n^2)/2 - n/2 <= n^2.
所以当 C1 = 1/5 ,C2 = 1,n=1 时,(n^2)/2 - n/2 =θ(n^2).
我想问的是红色标区域 五分之一(也就是C1的值是怎么来的)
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数据结构算法:θ表示法 (一道题中)的下界问题
题目 求 f(n )=n^2/2 - n/2 的θ。 答案:当 n>=1时,(n^2)/5<=(n^2)/2 - n/2 <= n^2. 所以当 C1 = 1/5 ,C2 = 1,n=1 时,(n^2)/2 - n/2 =θ(n^2). 我想问的是红色标区域 五分之一(也就是C1的值是怎么来的) 望大神解答
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qq_36152559
2017-04-21
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引用 1 楼 自由自在_Yu的回复:
n=1的时候
当n=1时他的下界不大于函数了么,这不冲突了么
自由自在_Yu
2017-04-19
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n=1的时候
数据结构
中的几种时间复杂度分析方式
数据结构
中的几种时间复杂度分析方式前言大O
表示法
(渐进上界(最坏情况))大Ω
表示法
(渐进
下界
(最好情况))
θ
表示法
(渐进上
下界
)小o
表示法
时间复杂度分析的最坏、最好与平均情况 前言 时间复杂度,顾名思义,就是计算(说是预估可能更为准确)程序中运行所消耗的时间,
数据结构
中计算时间复杂度分别有以下方式: O Ω
θ
o 大O
表示法
(渐进上界(最坏情况)) 定义:如果存在正常数c和n0使得当N ≥\geq≥ n0 时,T(N) ≤\leq≤ cf(N),则记为T(N) = O(f(N)); 如图所示,当N大于
数据结构
与
算法
: Asymptotic Analysis 渐近分析
Asymptotic Analysis 渐近分析 渐近分析是一种描述函数在极限附近的行为的方法。渐近分析方法在多个科学领域得到应用。在统计,渐近理论提供限制的近似概率分布的样本统计,如似然比统计量和所述期望值中的偏差。渐近分析也是探索现实世界现象的数学建模中出现的常微分方程和偏微分方程的关键工具。 在计算机科学中,
算法
分析考虑给定
算法
在输入非常大的数据集时候的性能。 当实体系统的规模变得非常大的时候,分析它的行为。 e.g.: 渐近符号 以下是常用的渐近符号来计算
算法
的运行时间复杂度。 Ο
表示法
Ω表示
算法
复杂性和渐进复杂意义下的记号 O、Ω、
θ
算法
复杂性
算法
复杂性 ===
算法
运行时所需要的计算机资源的量 通常指的是空间、时间资源 影响时间复杂性的因素 影响时间复杂性的因素有:
问题
规模nnn、输入序列III、
算法
本身AAA
问题
规模:如果相同的序列和
算法
的前提下,在10个数字中找一个数字和在10万个数字中找一个数字,两者消耗的时间不一样。 输入序列:如果相同的规模和
算法
的前提下,第一个就是要找的数字和最后一个是要找的数字,两者消耗的时间不一样。
算法
本身:如果相同的序列和规模的前提下,
算法
效率高的和
算法
效率低的,两者消耗的时间不一
算法
分析之大O、大Ω、大Θ和小o
表示法
算法
分析中常常使用大O
表示法
、大Ω
表示法
、大Θ
表示法
和小o
表示法
来对
算法
复杂度进行分析。本文就将从多个角度来讨论它们的具体定义并给出一些例子,其中大O
表示法
、大Ω
表示法
、大Θ
表示法
可以视为一种组合,而大O
表示法
和小o
表示法
又被视为另外一种组合,搞清楚同一组内各种记号系统的关系非常重要
数据结构
与
算法
分析 收获总结 第3章
算法
分析
看标题感觉这一章很重要,但其实教材也就十几页就结束了,主要内容还是上,下限,以及学会计算程序运行时间,也没涉及到敲代码,其他的了解一下就行了吧 正文: 1.
算法
的增长率是指当输入的值增长时,
算法
代价的增长速率。表达式为Cn(C为常数)的增长率称为线性增长率或者线性时间代价。含有n2次方的高次项,称为二次增长率,该曲线属于指数增长率。n方 n logn比较 (注:
数据结构
中log一般默认以2为底)...
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