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假设我有一个空间要求为 nlogn 的函数,我想计算出该函数在给定可用空间下的最大输入大小。即我想在 nlogn=c 处找到 n。
我关注了an approach计算 n,在 R 中看起来像这样:
step = function(R, z) { log(log(R)-z)}
guess = function(R) log(log(R))
inverse_nlogn = function(R, accuracy=1e-10) {
zi_1 = 0
z = guess(R)
while(abs(z - zi_1)>accuracy) {
zi_1 = z
z = step(R, z)
}
exp(exp(z))
}
但我不明白为什么它必须迭代解决。对于我们感兴趣的范围(n>1),该函数是非奇异的。
最佳答案
n log n 没有什么特别之处——几乎所有初等函数都没有初等逆函数,因此必须通过其他方法求解:二分法、牛顿法, 拉格朗日反演定理, 级数求逆, Lambert W函数...
关于r - 为什么 nlogn 很难反转?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4400175/
直觉上,我认为这三个表达式是等价的。 例如,如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑),我可以假设这是一个O(nlogn) 算法? 什么是真相?
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我有 2 个 int 数组,我需要在 O(nlogn) 中打印所有相同的整数数组未排序,排序后可以是: X [ 1,2,3,4,5,6,7,8,9] Y [1,2,8,9] 所以只检查到第 4 个位置
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给定两个已排序的整数数组 A1、A2,具有相同的长度 n 和一个整数 x,我需要编写一个算法在 O(nlog(n)) 中运行,确定是否存在两个元素 a1, a2(每个数组中的一个元素)使 a1+a2=
我正忙着准备考试,只是在做一些旧的试卷。下面的问题是我似乎唯一做不到的问题(我真的不知道从哪里开始)。任何帮助将不胜感激。 使用 Ω(nlogn) 比较排序边界、theta(n) 边界用于自下而上的堆
我正在阅读一本关于算法分析的书,发现了一个我不知道如何获得时间复杂度的算法,尽管书上说它是 O(nlogn)。 算法如下: sum1=0; for(k=1; k<=n; k*=2) for(j=1
我现在正在阅读 Cracking the Coding Interview 一书,并且正在做一个二叉树练习。根据 O(NlogN) 一书,有一段代码,但是,我不明白为什么会这样。我能理解算法是否为 O
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我想找出数组中两个数字之间的最大差值,被减数必须在减法器之前。例如:在一个数组(3,1,5,4,2)中,最大差应该是3(5-2)。在数组(100, 3 ,200)中,最大差应该是97(100-3)。
我正在尝试解决所附图片中显示的问题。我得到了划分部分,您可以在其中递归地将线集分成两半,并且可以看到具有最小和最大斜率的线。 虽然我不知道如何进行合并部分,但我也不理解。 凭直觉,起初,我认为如果没有
在这本在线教科书中https://runestone.academy/runestone/static/pythonds/SortSearch/TheMergeSort.html他们为合并排序提供了以
我们最近在学习中接到任务,用主定理解决递归函数的复杂性。我知道这些问题在这里被问了很多,但我无法从这些问题中找出这个问题的答案。特别是一个问题很好地描述了问题:here 我的问题是递归函数 T(n)
问题陈述:目标是在 nlogn 时间内找到最长的递增子序列(不连续)。 算法:我理解这里解释的算法: http://www.geeksforgeeks.org/longest-monotonicall
我知道这里有很多与我的问题相关的问题,但我仍然感到困惑。我对计算几何有点陌生,任何建议都会有所帮助。 问题:一组n矩形,其边平行于x轴或y轴,并且每个矩形的长度和高度都相同;已知每个矩形的四个角点的坐
我是一名优秀的程序员,十分优秀!