Big O Notation 실행 시간과 상각 시간에 대해 배우고 있습니다. O (n) 선형 시간 의 개념을 이해합니다 . 입력의 크기가 알고리즘의 성장에 비례하여 영향을 미친다는 것을 의미합니다 ... 예를 들어 2 차 시간 O (n 2 ) 등도 마찬가지입니다 (N (n!) 시간의 순열 생성기와 같이 계승에 의해 증가합니다. 예를 들어, …
잠시 동안 PHP를 사용한 후, 모든 내장 PHP 기능이 예상대로 빠르지는 않습니다. 캐시 된 소수 배열을 사용하여 숫자가 소수인지 찾는 함수의이 두 가지 가능한 구현을 고려하십시오. //very slow for large $prime_array $prime_array = array( 2, 3, 5, 7, 11, 13, .... 104729, ... ); $result_array = array(); foreach( $prime_array => …
Big-O 표기법을 이해하지만 많은 함수에 대해 계산 방법을 모르겠습니다. 특히, 피보나치 시퀀스의 순진한 버전의 계산 복잡성을 알아 내려고 노력했습니다. int Fibonacci(int n) { if (n <= 1) return n; else return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2); } 피보나치 수열의 계산 복잡성은 무엇이며 어떻게 계산됩니까?
나는 내일 Computer Science Midterm을 가지고 있으며 이러한 재귀 함수의 복잡성을 결정하는 데 도움이 필요합니다. 간단한 사례를 해결하는 방법을 알고 있지만 여전히 어려운 사례를 해결하는 방법을 배우려고 노력하고 있습니다. 이것들은 내가 알아낼 수없는 몇 가지 예제 문제 일뿐입니다. 도움을 주시면 제 연구에 큰 도움이 될 것입니다. 감사합니다! int recursiveFun1(int n) …
R list 가 있으면 다음과 같이 mylist항목 obj을 추가 할 수 있습니다 . mylist[[length(mylist)+1]] <- obj 그러나 분명히 더 간단한 방법이 있습니다. 내가 R에 새로 왔을 때, 나는 다음 lappend()과 같이 쓰기를 시도했다 . lappend <- function(lst, obj) { lst[[length(lst)+1]] <- obj return(lst) } 물론 R의 이름 별 의미로 인해 …
나는 log ( n !) = Θ ( n · log ( n )) 을 보여 주어야합니다 . n n으로 상한을 표시하고 ( n / 2) ( n / 2)로 하한을 표시해야한다는 힌트가 주어졌습니다 . 이것은 나에게 직관적이지 않은 것 같습니다. 왜 그런가요? n n 을 n · log ( …
빅 O, 빅 오메가 및 빅 세타 표기법의 차이점에 대해 정말 혼란 스럽습니다. big O가 상한이고 big Omega가 하한이라는 것을 이해하지만 big Ө (theta)는 정확히 무엇을 나타 냅니까? 나는 그것이 꽉 묶인 것을 의미한다고 읽었 지만 그 의미는 무엇입니까?