Je lis un article, et il dit dans sa description de la complexité temporelle que la complexité temporelle est .O~( 22 n)O~(22n)\tilde{O}(2^{2n}) J'ai cherché sur Internet et wikipedia, mais je ne trouve pas ce que ce tilde signifie en notation big-O / Landau. Dans le journal lui-même, je n'ai trouvé …
J'ai la définition d'un algorithme in situ du professeur, mais je ne la comprends pas. Les algorithmes in situ font référence aux algorithmes qui fonctionnent avec la mémoire Θ (1). Qu'est-ce que ça veut dire?
Tout d'abord, permettez-moi d'écrire la définition du grand juste pour rendre les choses explicites.OOO f(n)∈O(g(n))⟺∃c,n0>0f(n)∈O(g(n))⟺∃c,n0>0f(n)\in O(g(n))\iff \exists c, n_0\gt 0 tel que0≤f(n)≤cg(n),∀n≥n00≤f(n)≤cg(n),∀n≥n00\le f(n)\le cg(n), \forall n\ge n_0 Disons que nous avons un nombre fini de fonctions: satisftying:f1,f2,…fnf1,f2,…fnf_1,f_2,\dots f_n O(f1)⊆O(f2)⋯⊆O(fn)O(f1)⊆O(f2)⋯⊆O(fn)O(f_1)\subseteq O(f_2)\dots \subseteq O(f_n) Par transitivité de , on a que:OOOO(f1)⊆O(fn)O(f1)⊆O(fn)O(f_1)\subseteq O(f_n) …
Comment l'analyse asymptotique (big o, little o, big theta, big theta etc.) est-elle définie pour les fonctions à variables multiples? Je sais que l'article Wikipedia contient une section, mais il utilise beaucoup de notation mathématique que je ne connais pas. J'ai également trouvé l'article suivant: http://people.cis.ksu.edu/~rhowell/asymptotic.pdf Cependant, l'article est très …
J'ai donc cette question pour prouver une déclaration: O(n)⊂Θ(n)O(n)⊂Θ(n)O(n)\subset\Theta(n) ... Je n'ai pas besoin de savoir comment le prouver, juste que dans mon esprit cela n'a aucun sens et je pense que ce devrait plutôt être Θ(n)⊂O(n)Θ(n)⊂O(n)\Theta(n)\subset O(n) . Ma compréhension est que O(n)O(n)O(n) est l'ensemble de toutes les fonctions …
Au travail, j'ai été chargé de déduire des informations de type sur un langage dynamique. Je réécris des séquences d'instructions en imbriquéeslet expressions , comme ceci: return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y …
C'est une question de devoirs du livre d'Udi Manber. Tout indice serait bien :) Je dois montrer que: n ( log3( n ) )5= O ( n1.2)n(log3(n))5=O(n1.2)n(\log_3(n))^5 = O(n^{1.2}) J'ai essayé d'utiliser le théorème 3.1 du livre: (pour c > 0 ,)F( n )c= O ( aF( n ))f(n)c=O(af(n))f(n)^c = …
Disons par exemple que je fais un traitement de chaîne qui nécessite une analyse de deux chaînes. Je n'ai aucune information sur leur longueur, ils proviennent donc de deux familles distinctes. Serait-il acceptable d'appeler la complexité d'un algorithme ou O (n + m) (selon que l'on utilise un algorithme naïf …
Quelle notation est utilisée pour discuter des coefficients des fonctions en notation big-O? J'ai deux fonctions: F( x ) = 7 x2+ 4 x + 2F(X)=7X2+4X+2f(x) = 7x^2 + 4x +2 g( x) = 3 x2+ 5 x + 4g(X)=3X2+5X+4g(x) = 3x^2 + 5x +4 Évidemment, les deux fonctions sont …
J'ai posé une question (initiale) sur des sommes de termes Landau auparavant , essayant de mesurer les dangers d'abuser de la notation asymptotique en arithmétique, avec un succès mitigé. Maintenant, ici, notre gourou de la récurrence, JeffE, fait essentiellement ceci: ∑i=1nΘ(1i)=Θ(Hn)∑i=1nΘ(1i)=Θ(Hn)\qquad \displaystyle \sum_{i=1}^n \Theta\left(\frac{1}{i}\right) = \Theta(H_n) Bien que le résultat …
J'essaie de comprendre ce qui ne va pas avec la preuve suivante de la récurrence suivante T(n)≤2(c⌊nT(n)=2T(⌊n2⌋)+nT(n)=2T(⌊n2⌋)+n T(n) = 2\,T\!\left(\left\lfloor\frac{n}{2}\right\rfloor\right)+n T(n)≤2(c⌊n2⌋)+n≤cn+n=n(c+1)=O(n)T(n)≤2(c⌊n2⌋)+n≤cn+n=n(c+1)=O(n) T(n) \leq 2\left(c\left\lfloor\frac{n}{2}\right\rfloor\right)+n \leq cn+n = n(c+1) =O(n) La documentation dit que c'est faux à cause de l'hypothèse inductive que Qu'est-ce que je manque?T(n)≤cnT(n)≤cn T(n) \leq cn
Du point de vue du comportement asymptotique, qu'est-ce qui est considéré comme un algorithme "efficace"? Quelle est la norme / raison de tracer la ligne à ce point? Personnellement, je penserais que tout ce que je pourrais naïvement appeler "sous-polynôme", tel que tel que serait efficace et tout ce qui …
On m'a confié un devoir avec Big O. Je suis coincé avec des boucles imbriquées qui dépendent de la boucle précédente. Voici une version modifiée de ma question de devoirs, car je veux vraiment la comprendre: sum = 0; for (i = 0; i < n; i++ for (j = …
Dans CLRS (aux pages 49-50), quelle est la signification de l'énoncé suivant: Σni=1O(i)Σi=1nO(i)\Sigma_{i=1}^{n} O(i) n'est qu'une seule fonction anonyme (de ), mais n'est pas la même chose queiiiO(1)+O(2)+⋯+O(n)O(1)+O(2)+⋯+O(n)O(1)+O(2)+\cdots+O(n), qui n'a pas vraiment d'interprétation. "
3n=2O(n)3n=2O(n)3^n = 2^{O(n)}est apparemment vrai. Je pensais que c'était faux car3n3n3^n croît plus rapidement que n'importe quelle fonction exponentielle avec une base de 2. Comment est 3n=2O(n)3n=2O(n)3^n = 2^{O(n)} vrai?
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