递归关系:求解T(n-1)的BigO
我正在解决Big O的一些递归关系问题. T(n)= T(n-1) 我从开始: T(n)= T(n-1)T(n-1)= T(n-2)..T(n)= T(n-k) 现在将k设置为n-1 T(n)= T(1) 所以结果是 T(n)= O(1) 我不确定这是否正确，但是我不确定这很容易. 解决方案 只要您有基本情况，是的，这是正确的. 我假设复发定义为
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计算T(n)的复杂度?
给出::对于某些 a (我将 T(n)= T(n/10)+ T(an)+ n 不知道它的值)，并且: T(n)= 1 ，如果 n0 中有 n 0 >0 ，这样对于每个 n>n 0 ， T(n)> = c * n 或换句话说T(n)= omega(n) 感谢您的帮助. 解决方案
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递归T(n)= 2T(n/2)+(n-1)
我有这种复发: T(n)= 2T(n/2)+(n-1) 我的尝试如下: 树是这样的: T(n)= 2T(n/2)+(n-1)T(n/2)= 2T(n/4)+((n/2)-1)T(n/4)= 2T(n/8)+((n/4)-1)... 树的最高点:(n/(2 h ))-1 = 1⇒h = lg n-1 = lg n-lg 2 最后一级的费用:2 h = 2 lg n-lg 2
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莱布尼兹行列式公式的复杂度
我写了一些代码，使用行列式的莱布尼兹公式来计算给定nxn矩阵的行列式 我试图弄清楚O表示法的复杂性.我认为应该是这样的: O(n！)* O(n ^ 2)+ O(n)= O(n！* n ^ 2)或 O((n + 2)！)推理:我认为 O(n！)是排列的复杂性.而 O(n)是perm_parity的复杂度，而 O(n ^ 2)是每次迭代n个项的乘法. 这是我的代码: def deter
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"str.replace()"的时间复杂度或Big O表示法是什么?内置的JavaScript功能?
如果 str.replace()函数的时间复杂度是O(n)或O(1)，我会感到困惑，例如: var str ="Hello World";str = str.replace("Hello"，"Hi");console.log(str);//===>str =“嗨世界" 答案是否总是相同?还是取决于我们要替换的内容? 有任何想法或有用的链接吗?！ 解决方案 绝对不是O(1)(比较字
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O(n)+ O(n)= O(n)?
根据O'Reilly的《 Python in Nutshell》中的Alex Martelli的说法，复杂度类为 O(n)+ O(n)= O(n).所以我相信.但是很困惑.他说:"N的两个线性函数之和也是N的线性函数." 根据维基百科，在功能分析中，线性函数是线性映射，例如就是 f(x + y)= f(x)+ f(y).找到了似乎更简单的定义，此处简单地说，“线性函数是一个函数，其图形是一条
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大O是否有可能小于O(1)?
可能重复: 是否有O(1/n)算法? 您的代码是否有可能比O(1)小大O? 解决方案 O(1)仅表示恒定时间操作.时间可能是1纳秒或1百万年，表示法不是绝对时间的量度.除非您当然是在时间机器上使用OS，否则您的DoTimeTravel()函数可能会具有O(-1)的复杂性:-)
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此素数测试函数的时间复杂度
此功能的时间复杂度是什么 bool prime(int n){if(n
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从列表中删除重复项的时间和空间复杂性
我有下面的代码，我试图获取时间复杂度. seen = set()a = [4,4,4,3,3,2,1,1,1,5,5]结果= []对于以下项目:如果没有看到项目:seen.add(项目)result.append(项目)打印(结果) 据我的理解，访问列表时，该操作的时间复杂度为 O(n).与if块一样，每次我都要查找该集合时，都会花费另一个 O(n).那么整体时间复杂度是 O(n ^ 2)
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构造二叉搜索树的时间复杂度是多少?
“在最坏的情况下，每个用于比较n个元素的基于比较的算法都必须进行Ω(nlogn)个比较.因此，构造n节点二进制搜索树的复杂性是什么?为什么?" 基于这个问题，我认为构造复杂度必须至少为O(nlogn).就是说，我似乎无法弄清楚如何找到构造的总复杂性. 解决方案 问题的标题和您引用的文本问的是不同的问题.我要解决报价中所说的问题，因为仅通过查看算法就可以确定BST构建的成本是多少.
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Big-O/Big-Oh表示法问题
我正在处理Big-Oh表示法，但在理解该问题的解决方案时遇到了问题: 是2n + 10≡O(n)吗?我们可以找到c和n0吗?2n + 10 = 10n> = 10/(c-2)选择c = 3和n0 = 10 在此示例中还使用了一个图形:
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为什么O(n log n)大于O(n)?
我读到 O(n log n)大于 O(n)，我想知道为什么会这样吗? 例如，将 n 设为1，并求解 O(n log n)将是 O(1 log 1) = O(0).同时， O(n)将是 O(1)? 实际上与 O(n log n)>相矛盾；O(n) 解决方案 让我们首先澄清一下当前上下文中的 Big O 表示法.从(源)中，可以阅读: 大O符号是一种数学符号，它描述了限制当参
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垃圾收集运行时成本的大O分析
在用垃圾回收语言推理运行时成本时，用'n'(列表中元素的数量)而言，诸如 myList = null; 之类的语句的成本是多少?出于争论的考虑，请将该列表视为参考类型的单链接列表，而无需最终确定. 更笼统地说，我正在寻找有关如何使用GC语言分析运行时成本的任何信息. 解决方案 我自己的想法是，根据收集器的实现，成本很可能是O(1)或O(n).在标记和清除收集器中，根本无法到达无法访问
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python中的Big O符号
有人知道任何有用的资源来学习大符号吗?特别是学习如何遍历一些代码并能够看到它是O(N ^ 2)还是O(logN)?最好能告诉我为什么这样的代码等于O(N log N) def复数(数字):N = len(数字)结果= 0对于范围(N)中的i:j = 1而j
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根据Big-O表示法对不同数据结构执行不同操作的复杂性
我正在阅读有关Java编程中的大O表示法的信息.我发现下表显示了针对不同数据结构的不同大O.
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为什么O(n)等于O(2n)
我了解O(N)本质上等于O(cN)，其中c =“某些常数".但是如果N = c.难道不是O(N)^ 2.这随着c的增加而成立还是存在某种形式上的限制? 解决方案 如果 N = c ，则 c 不是常数.因此，绝不是这种情况.
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在字符串Python上进行计数操作的计算成本是多少?
例如: 'hello'.count('e') 这是O(n)吗?我猜它的工作方式是它扫描'hello'并在每次看到字母'e'时增加一个计数器.我怎么能不知道就知道这一点?我尝试在此处中阅读源代码，但在发现时陷入了困境这个: def计数(s，* args):“""count(s，sub [，start [，end]])-> int返回字符串中子字符串sub的出现次数s [start:end]
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这个大的O标记对这个C ++代码正确吗?
目前，我的最佳情况为o(n)，最糟糕的情况为o(n).我不确定以下代码段是否正确，如果有人可以确认它正确或解释错误的原因，我将不胜感激.谢谢！ templatevoid vector_print(const T& vector，bool repeat){for(类型名T :: size_type i = 0; i
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嵌套循环的大O(int j = 0; j< i; j ++)
for(int i = n; i> 0; i/= 2){for(int j = 0; j 0; i/= 2)的第一个循环会导致 O(log N)./p> 第二个循环 for(int j = 0; j
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