complexity-theory

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    私はビッグO記法では比較的新しいと私はこの質問に出くわした:最も遅いへの最速の成長の順序によって ソート以下の機能 - ビッグ-O表記。あなたのリスト内の隣接する関数のペアごとに、それがどのように順序付けられているのかを説明する文章を書いてください。 7n^3 - 10n、4n^2、n; n^8621909; 3n; 2^loglog n; n log n; 6n log n; n! 1:1^nは

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    10進数のバイナリで1の数を計算する関数を書いた。入力が3の場合、バイナリは0011になり、出力は2として出力されます。バイナリ数には2つの1があるため、この関数の時間複雑度はどのように計算できますか? #include<stdio.h> void main() { void numberof_1(int n) { int i,count=0;

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    1答えて

    最初にn個のステップを実行し、次に2番目の時間、次のn-4番目のループを実行し、最後の時間まで繰り返していたループを持つアルゴリズムループは2ステップ実行しましたが、このループの複雑さの測定値は何ですか? 実行されていないステップの数が2次的に増加するため、これはO(n^2)の複雑さを示すと信じています。私はそのようなループそのものを視覚化するのに苦労しているので、私の答えがわからなくなってしまい

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    1答えて

    基本ケースの定数が一定以上の再帰アルゴリズムはありますか? CLRSは、一般に再発は、ベースケースについて T(N)= O(1) を示すことを言います。非一般的なケースはどうですか?床と天井のケースはいつ無視できますか?

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    問題:私は大きなシータを持っ s <-- 0; i = 2; while (i <= n^2) do for j <-- i to 2i[ln(i)] do s <-- s + i - j; end i <-- i + 2; end return (s); (N^2(LN(n))をforループから: は、この機能の複雑さ(ビッグシータ)を検索は

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    そのような問題にどのようにアプローチするのですか?私はO(n),O(n^2)などと基本的な時間の複雑さを知っていますが、O(m^2 *(log(n))^ 2)のアルゴリズムを作成する方法は、 O(log(n^2/m))? は右例えばそれです: O(M^2 *(ログ(N))^ 2) for(i=0; i<m; i++) for(j=0; j<m; j++) for(k=0; k<

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    2答えて

    このアルゴリズムの時間複雑度はどのくらいですか? void prime(int n) { int i = 2; while ((n % i) && i <= sqrt(n)) i++; if (i > sqrt(n)) print(“%d is a prime number\n”, n); else print(“%d

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    1答えて

    f(n)∈O(log2(n))とする。 2^f(n)∈O(n)と書くことができますか? 私は混乱するかもしれませんが、数学的にはこれは真実ではないでしょうか? 2^log2(n)はnであり、nは複雑さの点でO(n)の要素となるだろうか?しかし、どうすればこれを証明できますか?

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    2答えて

    は、私は、EclipseとSonarLintを使用して、私はAngularJSを使用してアプリケーションをcoddingよ。私が明確に見て、それを少しきれいにしようとしていたので、私は、コントローラとの問題を抱えていたし、その後SonarLintが問題に私をポップアップ: 機能が認可さ10よりも大きい11の複雑さを持っています。 そして、ここでは私のコントローラのコードです: app.contro

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    1答えて

    これは複雑な理論から簡単な問題です。 #Consider the language E over the binary alphabet #consisting of strings representing even non-negative #integers (with leading zeros allowed). #I.e. E = {x | x[-1] == '0'}. #