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nlogn是多大
n
的三次方的公式是什么?
答:
先整理一下你下的公式:n^2(表示n的平方)4*n^2 10n 3n 1.5n 2
nlogn logn
n^(2/3)2^(n/2)n!显然每一行上对应的低到高的顺序是显而易见的,并且我已经按照从高到低排了,10<logn<n 所以4n^2 > nlogn >10n > 3n > 1.5n> logn >2;接下来判断2^(n/2)与n^2...
为什么
nlogn
和nlog(n^2)增长一样?
答:
学过对数之后就会知道
n log n
² = 2n log n
高中证明题
答:
这个首先要明确一点,只用到比较的排序算法最低时间复杂度是O(
nlogn
),而像桶排这样的只需要O(R)(R为桶的大小)为了证明只用到比较的排序算法最低时间复杂度是O(nlogn),首先要引入决策树。首先决策树是一颗二叉树,每个节点表示元素之间一组可能的排序,它予以京进行的比较相一致,比较的结果是树的...
一道经典的面试题:如何从
N
个数中选出最大(小)的
n
个数?
答:
其平均时间复杂度是O(
NlogN
)。从中可以受到启发,如果我们选择的轴使得交换完的较大那一部分的数的个数j正好是n,不也就完成了在N个数中寻找n个最大的数的任务吗?当然,轴也许不能选得这么恰好。可以这么分析,如果jn,则最大的n个数肯定在这j个数中,则问题变成在这j个数中找出n个最大的数;否则如果j<n,...
从低到高排序: 4n2、logn、3n、2、n2/3、
nlogn
、1.5n、10n、2n/2、n...
答:
先整理一下你下的公式:n^2(表示n的平方)4*n^2 10n 3n 1.5n 2
nlogn logn
n^(2/3)2^(n/2)n!显然每一行上对应的低到高的顺序是显而易见的,并且我已经按照从高到低排了,10<logn<n 所以4n^2 > nlogn >10n > 3n > 1.5n> logn >2;接下来判断2^(n/2)与n^2...
在excel中如何在数据中找出最大或最小的10个数?
答:
类似的方法,先构建一棵有n个叶子节点的败者树,胜出者w是n个中最小的那一个。从N中读入一个新的数m后,和w比较,如果比w小,直接丢弃,否则用m替换w所在的叶子节点的值,然后维护该败者树。依次执行,直到遍历完N,败者树中保留的n个数就是N中最大的n个数。时间复杂度也是O(
Nlogn
) 类快速排序方法: 快速排序...
由素数定理证明p(n)~
nlogn
,其中p(n)是第n素数
答:
素数定理:π(x)~x/logx 令n=[x/logx],那么n~x/logx,p(n)~x~nlogx~n(logx-loglogx)~
nlogn
n
的n 1n次方是什么意思
答:
n^n$这个数学公式在计算机科学中非常重要。因为计算机需要处理大量的数据,如果这些数据的规模越大,那么$n^n$就会越大,就需要更加高效的算法和处理方式。比如,在排序算法中,快速排序的时间复杂度为$N^2$,而归并排序的时间复杂度是$
NlogN
$,这个log就和$n^n$有关。n^n$在数学中还有其他应用,...
O(
nlogn
)是什么
答:
是一个程序的效率,表示如果有
n
个数,最多要进行多少次运算,比如exhaustive search的时间就是o(n),因为如果有n个数,最坏情况就要经过n次比较,而binary search就是o(logn).因为只要log2(2在下面)n的时间就可以了.
n
的n 1n次方是什么意思?
答:
n^n$这个数学公式在计算机科学中非常重要。因为计算机需要处理大量的数据,如果这些数据的规模越大,那么$n^n$就会越大,就需要更加高效的算法和处理方式。比如,在排序算法中,快速排序的时间复杂度为$N^2$,而归并排序的时间复杂度是$
NlogN
$,这个log就和$n^n$有关。n^n$在数学中还有其他应用,...
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