Resultados de la búsqueda a petición "asymptotic-complexity"

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complejidad para bucles anidados

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Analisis asintotico

Tengo problemas para entender cómo convertir esto en una fórmula.

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Conjetura de Collatz: ¿límites superiores / inferiores sueltos? [cerrado]

Este es un problema de mi libro de texto. losConjetura de collatz (o el problema "3n + 1") funciona de la siguiente manera (dado un número naturaln):

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¿Qué par de funciones satisfacen f (N) ~ g (N)?

Acabo de comenzar a trabajar con algoritmos y estoy haciendo algunas tareas como esta pregunta: Creo que la respuesta correcta es A. Como las funciones son las mismas, ¿o me pierdo algo? Pregunta: [/imgs/cNLv6.png]

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Complejidad de insertar n números en un árbol de búsqueda binario

Tengo una pregunta y dice "calcule la complejidad del tiempo ajustado para el proceso de inserción de n números en un árbol de búsqueda binario". N...

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Complejidad asintótica de logaritmos y poderes

Entonces, claramente, log (n) es O (n). Pero, ¿qué pasa con (log (n)) ^ 2? ¿Qué pasa con sqrt (n) o log (n)? ¿Qué limita qué? Hay una familia de comparaciones como esta: n ^ a versus (log (n)) ^ b Me encuentro mucho con estas comparaciones, ...

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¿Cómo la complejidad temporal del siguiente código es O (n)?

Estaba resolviendo una pregunta de complejidad temporal en Bit de entrevista, que se muestra a continuación en la imagen. [/imgs/xwyZQ.png] La respuesta correcta a esta pregunta es O (N). Pero según yo, la respuesta debería ser O (NlogN). Dado ...

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Diferencia entre Big-O y Little-O Notation

Cuál es la diferencia entreBig-O notación

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Complejidad asintótica para expresiones típicas.

El orden creciente de las siguientes funciones que se muestran en la imagen a continuación en términos de complejidad asintótica es: (A) f1 (n); f4 (n); f2 (n); f3 (n) (B) f1 (n); f2 (n); f3 (n); f4 (n); (C) f2 (n); f1 (n); f4 (n); f3 (n) (D) ...

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Constantes en la definición formal de Big O

Estoy revisando las definiciones formales de Big O y los otros límites asociados y algo me está tropezando. En el libro que estoy leyendo (Skiena) Big O se define como: f (n) = O (g (n)) cuando existe una constante c tal que f (n) es siempre <= ...