复杂度定义 The Definition of Complexity
发布时间：2020-12-14 04:29:35 所属栏目：大数据 来源：网络整理
导读：The upper bound? ?Big-O: Definition:?f(n) is in O(g(n)) if there are constants c 0 and N 0 such that f(n) c 0 *g(n) for all nN 0 .?We are only interested in large n,nN 0 . (Heuristics)计算方法：删掉低阶变量（包括零阶），只保留最高阶变量，
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The upper bound? ?Big-O: Definition:?f(n) is in O(g(n)) if there are constants c0 and N0 such that f(n) < c0*g(n) for all n>N0.?We are only interested in large n,n>N0. (Heuristics)计算方法：删掉低阶变量（包括零阶），只保留最高阶变量，变量前的系数变为1。如15n2 + 33n + 17 is in O(n2)，当然15n2?+ 33n + 17 is in O(n3)也是对的，但我们通常只关心cloest bound。 Dominance Relation:?n!?>>2n?>> n2?>> n3?>> nlogn >> n >> logn >> 1 在Dominance Relation中忽略log的底，可以通过换底公式换成相同的底，且因为系数忽略，所以底不重要。 (Arithmetic)计算方法：
（截自Comp20003,University of Melbourne） The lower bound? ? Big-Omega(Ω)： Definition: f(n) is Ω(g(n)) if g(n) is O(f(n))。 The tight bound / the growth rate? ?Big-Omega(Ω)： Definition: f(n) is θ(g(n)) is f(n) is O(g(n)) and f(n) is?Ω(g(n)) （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
