Python将列表转换为集合，大O
感谢您的帮助 words = [....#Big list of words] words_set = set(words) 当n = len(words)时，我很难确定set(words)的复杂度. 是O(n)因为它在列表的所有项目上移动，还是O(l(n-l))(当l是单个单词长度时)? 感谢帮助！如果WC和BC之间也有区别. 编辑:不要介意O(l(n-l))，这是重复子字符串大
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O(n)的算法又如何也可以是O(n ^ 2)，O(n ^ 1000000)，O(2 ^ n)?
所以这个问题的答案有什么区别在Θ(n)和O(n)之间? 指出“基本上，当我们说一个算法是O(n)时，它也是O(n 2 )，O(n 1000000 )，O(2 n )，...，但是Θ(n)算法不是Θ(n 2 )." 我了解Big O代表上限或最坏情况，因为我不了解O(n)也是O(n 2 )，其他情况比O(n)差 也许我有一些基本的误解.我已经挣扎了一段时间，请帮助我理解这一点.
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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
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如果f(x)= x ^ 2 + 2x + 1则如何为大O表示法找到c和k感到困惑
我正在从这本书中学习大O符号a>. 大O符号的定义是: 我们说如果存在常数C和k使得| f(x)|为f(x)为O(g(x)). ≤C | g(x)|每当x> k. 现在是第一个示例: 示例1证明f(x)= x ^ 2 + 2x +1为O(x ^ 2). 解决方案:我们观察到，当x> 1时，因为x 1，我们可以很容易地估计f(x)的大小. 0≤x ^ 2 + 2x + 1≤x
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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
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表达式的大O表示法
如果我有一个算法需要4n ^ 2 + 7n个动作来完成，它的O是多少? O(4n ^ 2)? O(n ^ 2)? 我知道7n被截断，但是我不知道是否应该保留n ^ 2系数. 谢谢 解决方案 您应该删除所有系数，因为问题实际上是在“按...的顺序"询问，它试图将其表征为线性，指数，对数等.即，当n非常大时，该系数的重要性不大. 这也解释了为什么您放弃+ 7n，因为当n非常大
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对大O表示法感到困惑
根据这本书，大O意思是: f(n)= O(g(n))表示c·g(n)是f(n)的上限.因此，存在一个常数c，使得对于足够大的n(即，对于某个常数n0，n≥n0)，f(n)始终≤c·g(n). 我很难理解下面的大O方程 3n2-100n + 6 = O(n2)，因为我选择c = 3且3n2> 3n2-100n + 6; 3如何成为一个因素?在3n2 − 100n + 6中，如果我
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低阶术语在大O表示法中的作用
以大O表示法，我们总是说在大多数情况下我们应该忽略常数因素.也就是说，而不是写作， 3n ^ 2-100n + 6 我们几乎总是很满意 n ^ 2 因为该术语是方程式中增长最快的术语. 但是我发现许多算法课程开始比较具有许多术语的函数 2n ^ 2 + 120n + 5 = n的大O ^ 2 然后为那些长函数找到c和n0，然后建议最后忽略低阶项. 我
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对数和幂的渐近复杂度
因此，很明显，log(n)是O(n).但是(log(n))^ 2呢? sqrt(n)或log(n)怎么办?什么限制了? 有一系列这样的比较: n ^ a与(log(n))^ b 我经常遇到这些比较，但我从来没有想出解决这些问题的好方法.是否有解决一般案件的策略提示? 谢谢， 伊恩 编辑: 我不是在说计算这些函数的值的计算复杂性.我说的是功能本身.例如，f(n)= n是g
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关于大O和大Omega的问题
我认为这可能是有关big-O表示法的初学者问题.举例来说，我有一种算法可以将整个列表递归分解(O(n))，然后将其放回一起(O(n)).我假设这意味着效率为O(n)+ O(n).这会简化为2O(n)，O(2n)或O(n)吗?根据我对这种表示法的了解，它应该是O(2n)，并且使用渐进表示法则可以删除2，从而获得O(n)的效率. 但是，如果我们尝试找到下限，此规则是否仍然适用?如果Ω(n)+Ω(
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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))
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比较大O表示法
在n元素数组中进行排序处理； 在X算法中:10 -8 n 2 秒， 在Y算法10 -6 n log 2 n sec， 在Z算法10 -5 秒中. 我的问题是我该如何比较它们.例如，对于y，根据x可以更快地工作，我应该选择哪个元素数量? 解决方案 比较Big-Oh表示法时，您将忽略所有常量: N ^ 2具有比N * log(N)更高的增长率，后者仍比O(1)[恒定]更快.
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递归关系T(n)= T(n ^(1/2))+ T(n-n ^(1/2))+ n
我和我的朋友已经找到了这个问题，我们无法解决.它的琐碎和标准的替换方法实际上是行不通的(否则我们将无法正确应用它)这应该是快速排序的关键问题. 以下是复发: T(n)= T(n ^(1/2))+ T(n-n ^(1/2))+ n 任何帮助将不胜感激.谢谢！ 解决方案 首先放松一下: T(n)= T(nn ^(1/2))+ n，迭代次数为n ^(1/2)，在每次迭代中
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算法何时是O(n + m)时间?
我正在解决此问题.我解决该问题的算法是: 获取所有玩家得分的数组.遍历所有玩家分数并创建一个新数组.总共要有n位玩家. 不包含任何重复的玩家得分.让我们称呼新的 数组，playerScores. 让爱丽丝演奏的总级别为m. 让爱丽丝在第一轮之后的得分为S. 让爱丽丝的初始排名R为0. 从后端开始迭代playerScores数组，直到获得分数小于S的玩家分数. 将R设置为在步骤5中
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如何解决递归T（n）= T（n / 2）+ T（n / 4），T（1）= 0，T（2）= 1是T（n）=Θ（n lgφ），哪里是黄金分割率？
我尝试了递归树方法，因为master方法不适用于此递归，但似乎也不是正确的方法，将不胜感激！ 解决方案 要么我的推导中出现错误，要么您的陈述中有错误。 您可以通过展开递归来做到这一点： T（n）= T（n / 2）+ T （n / 4）= 2T（n / 4）+ T（n / 8） T（n）= 3T（n / 8）+ 2T（n / 16） T（n）= 5T（n / 16）+ 3
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使用主方法求解T（n）= 2T（n / 2）+ n / log n和T（n）= 4T（n / 2）+ n / log n之间的差异
我最近偶然发现一种资源，MM宣布无法解决2T（n / 2）+ n / log n 类型的复发。 直到今天，当证明另一种资源（在某种意义上是矛盾的）时，我才接受它作为引理。 根据资源（以下链接） ：其中的Q7和Q18是记录。问题7的答案分别是1和2，因此问题7的答案说不能通过给出原因“多项式差b / w f（n）和n ^（log a base b）”来解决。 相反，答案18使用情况1解
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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 [
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如何解决该递归T（n）= T（n − 1）+ lg（1 + 1 / n），T（1）= 1？
我陷入了这种重复发生： T（n）= T（n − 1）+ lg（1 + 1 / n），T（1）= 1？ 一段时间，似乎主方法无法应用于此方法。 解决方案 我们有： lg（1 + 1 / n）= lg（（n + 1）/ n）= lg（n + 1）-lg（n） 因此： T（n）-T（n-1）= lg（n +1）-lg（n）
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如何在最小-最大堆上执行第k个元素的删除？
最小-最大堆可用于实现双端优先级队列，因为其恒定时间 find-min 和 find-max 操作。我们还可以在 O（log 2 n）时间内检索最小-最大堆中的最小和最大元素。不过有时，我们可能还想删除min-max堆中的任何节点，这可以根据 O（log 2 n）完成。 a href =“ http://www.akira.ruc.dk/~keld/teaching/algoritmedesign
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为什么该算法的Big-O复杂度为O（n ^ 2）？
我知道此算法的big-O复杂度是 O（n ^ 2），但我不明白为什么。 int sum = 0; int i = 1； j = n * n; 而（i ++
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