算法的渐近复杂性
我想知道在使用Big-theta表示法的以下算法中，此过程可以返回的最小值和最大值是多少。算法为： procedure F(𝐴[1..n]) s = 0 for i = 1 to n j = min(max(i,A[i]),n³) s = s + j return s 推荐答案 编辑：删除了原始答案，因为它回答了错误的问题。 分析
..
big-theta相关内容
大 Ө 符号究竟代表什么?
我对大 O、大 Omega 和大 Theta 符号之间的差异感到非常困惑. 我知道大 O 是上限，大 Omega 是下限，但是大 Ө (theta) 到底代表什么? 我读过它的意思是tight bound，但这是什么意思? 解决方案 表示给定函数中的算法既是 big-O 又是 big-Omega. 例如，如果它是 Ө(n)，那么有一些常数 k，这样你的函数(运行时，无论如
..
如何证明二项式系数对幂n的渐近二大θ?
我被这个问题困扰.我认为这等于等于表明2m选择m对n次方来说是4的大θ，但仍然很难证明这一点. 解决方案 O 部分应该很简单.从 n 中精确选择 n /2个元素是从 n 个元素中选择任意组合的特殊情况，即为每个 n 元素是否选择. Ω部分较难.实际上，
..
与big-theta递归相关的big-o和big-omega
让我们假设一个递归公式是big-o(n ^ 2)，同时又是big-omega(n ^ 2).这是否意味着递归是一个大Theta(n ^ 2)? 解决方案 长话短说:答案是是，确实如此.请参见下面的证明. 尽管每个人都听说过big-o表示法，但可以借助 Ο(n 2 ) Ο(n 2 )表示法定义了一组函数，每个函数都具有以下语句:存在这样的正常数 0≤f(n)≤cn 2 的 c 和
..
三个嵌套for循环的渐近分析
我想计算这个嵌套的for循环的theta复杂度: for (int i = 0; i
..
2 ^ n和4 ^ n在同一Big-Θ复杂度类别中吗?
2 ^ n =Θ(4 ^ n)? 我很确定2 ^ n不在Ω(4 ^ n)中，因此不在Θ(4 ^ n)中，但是我的大学老师说是这样.这让我很困惑，而且每个Google都找不到明确的答案. 解决方案 2^n是否 4^n的大θ(θ)，这是因为2^n是不是 4^n的大欧米(Ω). 根据定义，当且仅当f(x) = O(g(x))和f(x) = Ω(g(x))时，我们才具有f(x) = Θ
..
大O和大欧米茄是一样的，但相反吗?
这是真的吗? f(n) = O(g(n)) === g(n) = Omega(f(n)) 因为它们是相反的，它们基本上可以互换吗? 因此，如果F在G的大O中，那么G是F的大欧米茄? 解决方案 我从来没有特别关心过这种表示法.想到这一点的最简单方法是，Big-O表示法是“最坏的情况"，Big Omega表示法是“最好的情况". 当然，您可能还会对其他事情感兴趣.例如，
..
Θ(n)和O(n)有什么区别?
有时我看到Θ(n)带有一个奇怪的Θ符号，中间带有一些符号，有时甚至是O(n).仅仅是因为没有人知道如何键入此符号而使键入变得懒惰，还是意味着有所不同? 解决方案 简短说明: 如果算法为Θ(g(n))，则意味着随着n(输入大小)变大，算法的运行时间与g(n)成比例. 如果算法为O(g(n))，则意味着随着n变大，算法的运行时间最多与g(n)成比例. 通常，即使当人们谈论O(
..
合并排序如何具有多个big-oh值?
在大Ө表示法的确切含义是什么?，最受支持的答案包含以下语句: 例如，合并排序最坏的情况是O(n*log(n))和Omega(n*log(n))，因此也是Ө(n*log(n))，但它也是O(n^2)，因为n^2渐近地比“大".但是，它不是不是 Ө(n^2)，因为算法不是Omega(n^2). 我有两个问题: 如何确定最坏的情况是O(n*log(n))和Omega(n*log(n))
..
分析最坏情况的增长顺序
对于这种算法，我正在尝试分析最坏的情况下作为N的函数的增长顺序： int i = N * N; i> 1; i = i / 2） 为（int j = 0; j
..
算法渐近复杂度
我想知道此过程在使用big-theta表示法的以下算法中可以返回的最小值和最大值是多少。该算法是： 过程F（𝐴[1..n]） s = 0 i = 1至n j = min（max（i，A [i]），n³） s = s + j return s 解决方案 编辑：删除了原始答案，因为它是针对错误的问题。 分析取决于以下行： min（max（i，A [
..
随机二元搜索的运行时间
考虑以下二进制搜索的愚蠢随机变量。给您一个排序数组 A，它包含n个整数，并且要搜索的整数v是从A中随机选择的。 然后，而不是将v与数组中间的值进行比较，则随机二分查找 变体从1到n中选择一个随机数r，并将v与A [r]进行比较。根据 v是大还是小，此过程在左子数组或右子数组 上递归重复，直到找到v的位置。证明该算法的预期运行时间有一个严格的界限。 这就是我得到的T（n） T（
..
证明f（n）=Θ（g（n））且g（n）=Θ（f（n））
我遇到了这个问题： f（n）是渐近正函数。如果g（n）=Θ（f（n）），则证明f（n）=Θ（g（n））。 我发现此语句的所有内容均无效。例如，我遇到过一个州的答案： f（n）= O（g（n））表示g（ n）= O（f（n）） f（n）= O（g（n））意味着g（n）的增长快于f（n）。这并不意味着f（n）的增长 比g（n）快。因此不是真的。 另
..
n选择2的复杂度在Theta(n ^ 2)中?
我正在阅读算法简介第3版(Cormen和Rivest) 并在“暴力解决方案"的第69页上指出，n选择2 = Theta(n ^ 2).我认为它应该在Theta(n！)中.为什么n选择2紧密绑定到n平方?谢谢！ 解决方案 n选择2是 n(n-1)/2 这是 n 2 /2-n/2 当n变为无穷大时，通过取其比率的限制，我们可以看到n(n-1)/2 =Θ(n 2 ):
..
解决递归:T(n)= T(n ^(1/2))+Θ(lg lg n)
开始学习算法.我知道如何从T(n) = Tf(n) + g(n)之类的“定期重复发生"中找到theta记号.但是我迷失了这个 T(n)= T(√ n)+&θ;(lg lg n) 如何选择找到theta的方法?嗯，这种复发是什么?我只是不太了解循环符号. 解决方案 一个有用的技巧是将n转换为其他内容，例如2 k .如果执行此操作，则可以将上面的内容重写为 T(2 k )= T(
..
增长的顺序复杂的循环
对于下面的代码片段，以N为单位的增长顺序是多少？ int sum = 0; （int j = 1;j≤N; j = j * 2） 为（int i = 1;i≤N; i = i * 2） 的 for（int k = 1; k sum ++; 我猜想有lgN这个词， + 4 + 8 + 16 + ....）。序列的最后一项是什么？我需要最后一个期限来计算总和。 解决
..
找到下面的while循环的THETA符号
我有家庭作业问题： 找到一个THETA表示法的次数语句x = X + 1被执行。 （10分）。 I = N 而（ⅰ＆GT; = 1） { 对于j = 1到n { X = X + 1个 } I = I / 2 } 这是我做了什么： 好吧首先让我们更容易。我们将拳头找到成长的顺序： ，而（I＆GT; = 1） { X = X + 1个
..
如何获得欧米茄（N）
予有下式的（N）= N *一个第（n-1）1;一个（0）= 0 我怎样才能欧米茄，西塔或O符号从此无大师定理或没有任何人有一个很好的网站，了解说明 解决方案 主定理甚至不适用，因此不能够使用它是没有太大的限制。 而在这里工作的一种方法是猜测的上限和下限，然后通过归纳证明这些猜测，如果猜测是不错的。 A（0）= 0 一（1）= 1 一（2）= 3 一（3）= 10 一个（4）= 41
..
算法的实施例具有不同的最坏情况下的上限，最糟糕的情况下边界和最好情况界限？
有没有什么算法，使得用于为一组最坏情况的实例的S，A具有不同的最坏情况的上限和最坏情况下界？此外，它应该有不同的情况下，最好的边界不等于任何最坏情况界限，对一些组输入。 举例说，H是一个假设的算法，使得H具有上限Ο（正^ 3），最坏的情况下下界Ω（N ^ 2）和最好的情况下的运行时间Θ（n）的最坏的情况下 让我知道上述情况实际上是有意义的或不？ 感谢：） 解决方案 下面的 ^ h 的不太
..
困惑于是否EX preSS与THETA符号或大哦符号的时间复杂度
如何决定算法的前pressing时间复杂度？ 如果我们选择EX preSS的时间复杂度 O（N）或 THETA（N）？因为一个函数 F（N）可以pssed因为无论是大哦（G（N））或 THETA（G（N））。 我们什么时候选择大哦了THETA？ 解决方案 当你要同时指定一个下界使用大西塔符号。 F（N）= O（G（N））表示， F 上面用先按g ，而 F（N）=西塔（G（N））表示， F
..