big-o

10गर्मी

5उत्तर

क्या एल्गोरिदम का बड़ा हिस्सा अपने perfs का विश्लेषण करके प्रोग्रामेटिक रूप से पाया जा सकता है?

ध्यान दें कि मेरे पास "समस्या" नहीं है और मैं "मेरे एल्गोरिदम के बड़े ओ को खोजने का दूसरा तरीका" नहीं ढूंढ रहा हूं। मैं क्या जानना चाहता हूं कि यह संभव है कि एक प्रोग्राम लिखना संभव है जिसमें आप डेटा

5गर्मी

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बड़े-बड़े संबंधों को कैसे साबित करें

अरे, शीर्षक शायद थोड़ा सा बंद है, इसलिए यदि आप इसे बेहतर तरीके से रखना चाहते हैं तो कृपया इसे सही करें। एक होमवर्क असाइनमेंट मैं निम्नलिखित के साथ कई कार्य दिया गया है के रूप में: Let च (एन) और जी (एन

6गर्मी

1उत्तर

सूची करने के लिए पेड़ समारोह के लिए Asymptotic क्रम

मैं एक merge समारोह जो एक में दो पेड़ों गठबंधन करने के लिए समय O(log n) लेता है, और एक listToTree समारोह जो सिंगलटन पेड़ों के लिए तत्वों का एक प्रारंभिक सूची में कनवर्ट करता है और बार बार प्रत्येक अगल

6गर्मी

7उत्तर

क्या ओ (लॉगन) हमेशा एक पेड़ है?

हम हमेशा एक (द्विआधारी खोज) पेड़ पर संचालन देखते हैं ओ पेड़ की वजह से ओ (लॉगन) सबसे खराब केस चलने का समय होता है। मुझे आश्चर्य है कि अगर हमें बताया जाता है कि एक एल्गोरिदम ने लॉगन के कार्य के रूप में

16गर्मी

2उत्तर

एक ढेर में एक तत्व खोजें

मुझे याद आया कि ढेर का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि इसमें कोई तत्व है या नहीं (ओएन (लॉगएन) समय जटिलता के साथ। लेकिन अचानक मुझे विवरण नहीं मिल सकता है। मैं केवल getmin हटाने और अन्य पर

18गर्मी

7उत्तर

मूल अंकगणितीय परिचालनों की बिग ओ जटिलता

गुणात्मक, वर्ग रूट, लॉगरिदम, स्केलर और मैट्रिक्स उत्पाद जैसे मूल अंकगणितीय परिचालनों के व्यापक एल्गोरिदम के लिए बिग-ओ जटिलता क्या है? क्या बिग-ओ जटिलता के मामले में विदेशी एल्गोरिदम अधिक कुशल हैं, लेक

7गर्मी

4उत्तर

हल करने के लिए कैसे: टी (एन) = टी (n - 1) + n

मैं निम्नलिखित बाहर काम किया है: T(n) = T(n - 1) + n = O(n^2) अब जब मैं इस बाहर काम मुझे लगता है कि बाध्य बहुत ढीला है। क्या मैंने कुछ गलत किया है या क्या यह वही तरीका है?

78गर्मी

5उत्तर

क्या हैश टेबल वास्तव में ओ (1) हो सकता है?

ऐसा सामान्य ज्ञान प्रतीत होता है कि हैश टेबल ओ (1) प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन इससे मुझे कभी समझ नहीं आया है। क्या कोई इसे समझा सकता है? यहां दो स्थितियां हैं जो ध्यान में आती हैं: ए मान हैश तालिका के

6गर्मी

5उत्तर

बिग ओ

को समझना निम्नलिखित कोड को देखते हुए 3. की जटिलता क्या है और मैं निम्नलिखित जटिलताओं के साथ सरल एल्गोरिदम का प्रतिनिधित्व कैसे करूं? ओ (n² + एन) ओ (n² + 2n) ओ (logn) ओ (nlogn) var collection = new[] {

5गर्मी

3उत्तर

सी की बड़ी-ओ जटिलता^n + n * (logn)^2 + (10 * एन)^ग

मैं इस अभिव्यक्ति की बड़ी-ओ जटिलता प्राप्त करने के लिए की जरूरत है: ग^n + एन * (लॉग (एन))^2 + (10 * एन)^सी जहां सी स्थिर है और एन एक चर है। मुझे पूरा यकीन है कि मैं समझता हूं कि प्रत्येक शब्द की बिग-ओ