1樓:匿名使用者
利用o(n)定義證明.
只要證出小於等於後面的式子除以n是收斂的.也就說明它小於無窮大.也就等於o(n)了.
數學分析問題:求教大o符號和小o符號的運算規律和性質。最好能有些應用方法!謝謝! 30
2樓:匿名使用者
這個回答的挺好,可以參考
3樓:匿名使用者
我也在思考這個問題呢!
快速排序方法的時間複雜度為o(n^2)=n(n-1)/2.
4樓:匿名使用者
1)對於你的問題簡單解釋如下:
理論計算機研究中,衡量演算法一般從兩個方面分析:時間複雜度和空間複雜度。空間複雜度跟時間複雜度是類似的,下面簡單解釋一下時間複雜度:
對於一個資料規模為n的問題,解決該問題的演算法所用時間可以用含有n的函式t(n)來表示。對於絕大多數情況,我們只需要瞭解演算法的一般效能而不考慮細節,也就是說,我們只關心函式t(n)的表示式的形式,而不關心表示式的常數係數等與資料規模沒有關係的量值。對於函式t(n),我們又進一步將它簡化為o(n),即只考慮演算法平均執行時間的「瓶頸」,也就是t(n)表示式中,關於變數n增長最快的哪一項。
比如下面的**:
for(int i=1; i<=n*2; i++)for(int j=1; j<=n; j++)// do something here
那麼這個演算法的時間複雜度就是o(n^2),因為它有兩層迴圈,每層迴圈的資料規模都是n。注意第一層迴圈(外迴圈)要迭代n*2次,則實際上t(n)=2*n*n,而對於o(n)來說,我們忽略了常數2,只保留了n^2。這就是大o記法的一個概括,並不精確。
對於時間複雜度的更精確、深入的解釋,可以自己查閱《演算法導論》第一章。
2)更正你的問題:快速排序演算法的時間複雜度應該為o(n lg n)。注意三種時間複雜度符號表示的不同意義!
英文字母o代表的是平均執行時間,因此對於快速排序來說應該是o(n lg n)。而使用下界函式omega或者上界函式theta則分別表示演算法執行的最快和最慢時間。對於未使用隨機化的快速排序,理論上可以證明,存在某一方法構造出一組資料使快速排序「退化」成平方複雜度演算法即theta(n^2)。
但是對於其o(n)表示法應該為o(n^2)。
5樓:匿名使用者
n 趨於無窮大時無窮大的階數。
同一問題可用不同演算法解決,而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。
電腦科學中,演算法的時間複雜度是一個函式,它定量描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述,不包括這個函式的低階項和首項係數。
使用這種方式時,時間複雜度可被稱為是漸近的,它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。
高等數學中,o(x)是什麼意思?
6樓:寂寞的美夜
在大學的高等數學中,o(x)是表示x的高階無窮小量!當x趨於零時。高階既是:設y為x趨於零時的高階無窮小量!則:x趨於零時!y/x = 0。
定理描述素數素數的大致分佈情況。素數的出現規律一直困惑著數學家。一個個地看,素數在正整數中的出現沒有什麼規律。
可是總體地看,素數的個數竟然有規可循。對正實數x,定義π(x)為不大於x的素數個數。數學家找到了一些函式來估計π(x)的增長。
以下是第一個這樣的估計。π(x)≈x/ln x 其中ln x為x的自然對數。
上式的意思是當x趨近∞,π(x) 和x/ln x的比趨 近1(注:該結果為高斯所發現)。但這不表示它們的數值隨著x增大而接近。
下面是對π(x)更好的估計:π(x)=li (x) + o (x e^(-(ln x)^(1/2)/15),當 x 趨近∞。其中 li(x) = ∫(dt/ln x2,x),而關係式右邊第二項是誤差估計,詳見大o符號。
關於血液中抗O高的問題,關於抗O高的問題
抗o試驗是一種bai體外毒素抗du毒素中和試驗,用以zhi測定患dao者血清中抗o抗體專的效價,如超屬過1 500,結合臨床症狀可對風溼熱做出診斷。抗 o 升高的臨床意義 1,溶血性鏈球菌感染 猩紅熱 丹毒 鏈球性咽炎 扁桃體炎。對風溼熱 急性腎小球腎炎有間接診斷價值 若多次檢測結果遞增,並伴紅細胞...