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函数中的渐进时间问题
isyba
2003-10-09 04:20:15
下述函数中渐进时间最小的是__(17)__ 。
(17) A. T1(n) = nlog2n + 100log2n B. T2(n) = nlog2n + 100log2n
C. T3(n) = n2 - 100log2n D. T4(n) = 4nlog2n - 100log2n
A、B不是一样吗?怎样才能知道渐进时间呢?
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函数中的渐进时间问题
下述函数中渐进时间最小的是__(17)__ 。 (17) A. T1(n) = nlog2n + 100log2nB. T2(n) = nlog2n + 100log2n C. T3(n) = n2 - 100log2nD. T4(n) = 4nlog2n - 100log2n A、B不是一样吗?怎样才能知道渐进时间呢?
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渐进
表达式的
问题
。 掌握了下面几个口诀:再也不用担心求出
函数
渐进
表达式 将
函数
中
所有的加法项常数都去掉。 在修改后的
函数
中
,只保留最高阶项。 如果最高阶项存在,那么去除高阶项前面的系数。 最后得到的结果就是
函数
的
渐进
表达式了。 常见的
时间
复杂度,
渐进
阶从大小排列: 知道了这些技巧之后,还有一个可能会让一些童鞋比较迷的就是,对数
函数
log n.
函数
的
渐进
增长
函数
的
渐进
增长 我们先通过一个例子来看一下,假设两个算法的输入规模都是n,算法A要做2n+3次操作,可以理解为先有一个n次的循环,执行完成后,再有一个n次的循环,最后有三次赋值或运算,共2n+3次操作,算法B要做3n+!次操作,那么这两个算法那个更快呢? 我们发现,当n = 1时,算法A的效率不如算法B(次数比B多一次)。而当n = 2时,两者效率相同;当n >2时,算法A就开始优于算法B了,随着n的增加,算法A比算法B越来越好了。我们可以说,算法A总体上要好于算法B。 此时我们给出这样的定义,输入
【算法设计与分析】05 有关
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函数
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渐进
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函数
来定义的这些记号便于用来表示最坏情况运行
时间
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渐进
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渐进
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渐进
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中
所有的加法项常数都去掉。 在修改后的
函数
中
,只保留最高阶项。 如果最高阶项存在,那么去除高阶项前面的系数。 最后得到的结果就是
函数
的
渐进
表达式了 常见的
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复杂度,
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