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很抱歉这个简单的问题，但我正在完成一些算法作业和真/假问题，例如...
n^n = O(2^n)
是否总是可以只绘制两者的图形，看看哪个更大？在这种情况下 n^n 是所以我认为答案是错误的。提前致谢!
最佳答案
看一下 1000000n 和 n^2 的图表，其中 n 直到某个非常大的数字，比如 n = 10,000。什么在图表上看起来更大？
关于algorithm - 你能通过查看图表来检查大 O 符号吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33713728/
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所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上，当我们说算法是 O(n) 时，它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
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这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗？ O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
我正在解决面试练习的问题，但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i
我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢？是指增长率的增长率吗？ 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O
我正在编写一个函数，该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
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根据 O'Reilly 的 Python in a Nutshell 中的 Alex Martelli，复杂度类 O(n) + O(n) = O(n)。所以我相信。但是我很困惑。他解释说:“N 的两个
O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
每当我收到来自 MS outlook 的电子邮件时，我都会收到此标记 & nbsp ; (没有空格)哪个显示为？在 <>. 当我将其更改为 ISO-8859-1 时，浏览器页面字符集编码为 UTF-8
我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
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总和 O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的计算结果是什么？ 我在某处看到它的解决方案: O(n(n+1) / 2) = O(n^2) 但我对此并不满意，因为 O(1) = O(2) = co
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这个问题在这里已经有了答案: Example of a factorial time algorithm O( n! ) (4 个回答) 6年前关闭。 我见过表示为 O(X!) 的 big-o 示例但
我是一名优秀的程序员,十分优秀！