O（M + N）和O（MN）之间的区别？
我在尝试通过不同的方法来找到一个算法的复杂性。在数学上，我碰到一个氧（M + N），另一个O（MN）的方法。但我无法掌握或说想象这一点。它不象我看着他们，并得到了“啊！这是怎么回事”的感觉！用自己的例子，或任何其他工具，有人能解释一下吗？ 解决方案 我寻找直觉的建议被认为是实验如下： 首先，认识到，m和n是对输入的两个不同的测量的。它们可能是两个输入流的长度，以矩阵的边的长度，或它们的数据结
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正选楼的渐进增长（N / 2）
我如何才能找到正选楼（N / 2）的渐进增长？我试过了 使用的扩展，并得到它等于 [N *（N-1）* ........ *（地板（N / 2）+1）] /（N-地板（N / 2 ））！ 任何想法，我怎么能去从那里？ 任何帮助是pciated AP $ P $，preFER暗示了答案 解决方案 使用斯特灵公式，你得到 N！ = \开方{2N \ PI}（N / E）^ N
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渐近的对数函数的复杂性
我知道，在复杂性方面，O（LOGN）比为O（n），这比O（nlogn），这比O（N2）快了快了快。 但对于O（N2）和O（n2log），或O（n2.001）和O（n2log）： T1（N）= N ^ 2 + N ^ 2logn 什么是好大哦这个功能的欧米茄？此外，什么是小哦？ 对比： T2（N）= N ^ 2.001 + N ^ 2logn 有没有在大哦有什么区别呢？ 我无
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会在O（n）的算法运行？
注意：这是破解编码采访第五版问题4.3 问题：给定一个排序（升序排列）阵列，写一个算法来创建具有最小高度二叉搜索树 下面是我的算法，用Java编写的做到这一点的问题 公共静态IntTreeNode createBST（INT []数组）{ 返回createBST（阵列，0，array.length-1）; } 私有静态IntTreeNode createBST（
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该方案采用递推公式的时间复杂度
我想找出利用递推公式程序的时间复杂度。 这是... INT F（INT X） { 如果（X＆LT; 1）返回1; 否则返回函数f（x-1）+ G（x）的; } INT克（INT X） { 如果（X 2）返回1; 否则返回函数f（x-1）+ G（X / 2）; } 我写的递推方程，并试图解决它，但它不断获取复杂的 T（N）= T（N-1）+ G（N）+ C =
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不同的-2的答案相同的算法，这是正确的？
N个字符串列表，每个长度为n，则整理成词典 订购使用合并排序算法。运行时间的最坏情况 这种计算是__________。 选项有： 为O（n log n）的 为O（n ^ 2 log n）的 为O（n ^ 2 + log n）的 为O（n ^ 2） 此问题是由竞争性考试门（看到-Q.no.-39 ），并且由门给出了接听键说：“商标于所有（意味着要么超过一个或者没有选择是正确的）”（的看-设置A
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打印出不相交的节点集合以线性时间
我想通过Cormen等，有做的设置不交数据结构做这个练习算法导论： 假设我们希望添加的操作PRINT-SET（X），这是考虑 一个节点x和印刷品的X的组的所有成员，以任何顺序。说明如何 我们可以在不相交集只添加一个属性到每个节点 森林使打印-SET（X）需要一定的时间线中的成员数 X的设置和其他操作的渐近运行时间 保持不变。假设我们可以在O.1打印组的每个成员/ 时间。 现在，我很肯定所需
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插入N个数字到二叉搜索树的复杂性
我有一个问题，它说：“计算紧迫的时间复杂度为插入n个数为二进制搜索树的过程”。它并不表示这是否是一个平衡的树或没有。那么，什么答案可以给这样的问题？如果这是一个平衡树，那么高度LOGN，并插入n个数需要O（nlogn）的时间。但是，这是不平衡的，它可能需要甚至为O（n 2 ）在最坏情况下的时间。这是什么意思找到插入n个数为BST的紧迫的时间复杂度？我失去了一些东西？谢谢 解决方案 这可能是为O
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为什么O（2N ^ 2）和O（100 N ^ 2）相同的算法复杂度为O（n ^ 2）？
我是新的算法分析领域。我的堆栈溢出问题在这里阅读 该“大O 的纯英文解释，”啊， （2N ^ 2）和 O（100 N ^ 2）相同为O（n ^ 2）。我不明白这一点，因为如果我们取n = 4，操作的数量将是： O（2 N ^ 2） = 32操作 O（100 N ^ 2） = 1600的操作 为O（n ^ 2） = 16操作 任何一个可以解释为什么我们应该把这些不同的操作数等同？ 解决方案
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解决复发
我试图给定的递归来解决，用递归树， T（N）= 3T（N / 3）+ N / LGñ。 在第一级（N / 3）/（日志（N / 3））+（N / 3）/（日志（N / 3））+（N / 3）/（的log（n / 3））= N /（日志（N / 3））。 在二级它原来是 N /（日志（N / 9））。 我可以概括上述公式中的形式 n.loglogn 这是一个普遍的疑问我有，我需要一个这样的见
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渐近紧开往二次函数
在CLRS（的算法导论的由Cormen，Leiserson，维斯特和斯坦的） ，对于函数 F 的（ N ）=的的的 2 + BN + C 的 他们说 假设我们把常量的 C 的 1 = 在的/ 4的 C 的 2 = 7 A / 4，和 N 的 0 = 2·马克斯（| B 的| / 在的，√（| C 的| /的在的）。） 然后，0≤ C 的 1 的 N 的 2 ≤的的 2 + BN +
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在Collatz猜想：宽松的上限/下限？
这是从我的教科书的问题。该考拉兹猜想（或“3N + 1”的问题）的工作原理如下（给予一定的自然数 N 的）： ，而N'GT; 1做 当n为偶数则 N = N / 2 其他 N = 3N + 1 如果结束 端，而 我已经脱脂的猜想几篇论文，但他们都去了我的头。我试图了解该算法的复杂性有基本的了解。是否有可能在上评论或下限为执行的操作的
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想不通这种复发的复杂性
我 N 通过递归解决2子问题上的主定理刷新了一下，我试图找出一种算法，解决了大小的问题的运行时间尺寸 N-1 并在固定时间内结合的解决方案。照片 因此，计算公式为： T（N）= 2T（N - 1）+ O（1） 但我不知道我该怎么制定主定理的条件。 我的意思是，我们没有 T（N / B）所以 B 在这种情况下，主定理公式 B = N /（N-1）？ 如果是的话，因为很明显 A＆GT; b ^
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插入n个元素为二进制堆已含有n个元素的渐近时间复杂度
假设我们有n个元素的二进制堆和希望插入n多元素（不一定是另外一个后）。什么是为此所需的总时间？ 我觉得这是THETA（N LOGN）作为一个插入需要LOGN。 解决方案 假设我们给出： 通过标准的二叉堆实施在优先级队列中的 ^ h （在数组实现） N 堆当前大小 我们有如下的插入属性： 在W（N）=最坏情况（N）=Θ（LG N）（西塔）。 - > W（N）=Ω（LG n）和W（N）=
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渐近分析
我无法理解如何使它成为一个公式。 的for（int i = 1; I＆LT; = N;我++）{ 对于（INT J = 1; J＆LT; = N; J + = 1）{ 我知道会发生什么，因为每个i ++你有乘法少的J为1级。 I = 1，则得到J = 1，2，3，...，100 设为i = 2，则得到J = 1，3，5，......，100 我不知道怎么
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合并运行时间字典分类排序最坏的情况？
每个长度为n的n个字符串列表分类到使用合并排序算法字典顺序。这个计算的最坏情况下的运行时间是？ 我得到这个问题的一门功课。我知道在O（nlogn）时间合并排序排序。对于字典顺序长度是n次nlogn？或N ^ 2？ 解决方案 算法的每比较 O（N） [比较两个字符串的 O（N）最坏的情况 - 你可能会发现这是只在最后一个字符“大”]，你有 O（nlogn）比较在合并排序。 这样你可以获得 O
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实施例0-1的（N！）？
什么是一个例子（在code）一O（N！）的功能？应采取行动，以参考运行至n的适当数量;也就是说，我问时间复杂度。 解决方案 你去那里。这可能是在运行Ø功能的最简单的例子（N！）时间（其中 N 是函数参数）： 无效nFacRuntimeFunc（INT N）{ 的for（int i = 0;我n种;我++）{ nFacRuntimeFunc（N-1）; } }
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扔猫窗外
想象一下，你是在一个高层建筑与猫。猫能存活下降了低故事的窗口，但如果从高楼层抛出就会死亡。你怎么能弄清楚，猫的存活时间最长下降，使用次数最少的尝试？ 显然，如果你只有一只猫，那你只能搜索线性。第一掷从一楼的猫。如果它生存，从第二个扔了吧。最后，从地板F被抛出后，猫就会死。那么你知道，地板F-1是安全的最高楼。 但如果你有一个以上的猫吗？现在，您可以尝试某种对数搜索。比方说，在构建有100个楼层
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有没有实施的关键删除，并获得价值在同一时间？
我做了性能关键程序（有点学术的东西），我期待，以优化在可能的情况（不喜欢它证明了“这是”瓶颈）。 我有一个自定义字典结构（一个围绕.NET 包装字典＆LT;，＆GT; ），我会不断地在一个阶段删除项目（由键值）。我需要的值的删除的项目。现在我要做的： T（T）; 如果！TryGet（键，出T） 返回false; 删除（键）; 这是两个查找。我喜欢这样的： 公共BOOL删除（
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渐近.NET集合类的复杂性
是关于.NET集合类的方法（渐近复杂性（大O，其余）有什么资源词典＆LT; K，V＆GT; ，列表＆LT; T＆GT; 等...） 我知道，C5库的文档包含一些关于它的信息（的例如），但我感兴趣的是标准的.NET集合太...（和PowerCollections”的信息也将是不错的）。 解决方案 MSDN列出了这些： 名单，其中;＆GT; 等。例如： 的排序列表（TKEY的，TVal
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