big-o

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complexité Big-O de imbriqués pour les boucles

je suis confus au sujet de la complexité des opérations suivantes (l'opération effectuée à l'intérieur de la boucle interne est en constante de temps): for(int i=0; i<n; i++) for(int j=i; j<n; j+

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Quelle est la fonction de coût big-O de cet algorithme?

Comment caractériseriez-vous ce qui suit en notation big-O? rotors = [1,2,3,4,5 ...] widgets = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e' ...] assert len(rotors) == len(widgets) for r in rotors: for w in widg

7La chaleur

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Qu'est-ce que la notation Big-O? Comment trouvez-vous des chiffres comme O (n)?

Possible en double: Plain english explanation of Big O J'imagine que cela est probablement quelque chose enseignée dans les classes, mais comme je un programmeur autodidacte, je ne l'ai vu, il est rar

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Grande notation O pour les nombres triangulaires?

Quelle est la bonne notation O pour un algorithme qui s'exécute en triangular? Voici un exemple: func(x): for i in 0..x for j in 0..i do_something(i, j) Mon premier instinct est O(n²

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arbre binaire à binaire arbre de recherche (BST)

Comment convertir Binary Tree Binary arbre de recherche avec O (1) espace supplémentaire?

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La méthode Big O de Distinct() avec un Custom IEqualityComparer

Quelqu'un connaît le Big O de l'algorithme utilisé dans la méthode Distinct(), avec un IEqualityComparer personnalisé?

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tight (Θ) bound

Quelqu'un peut-il m'expliquer cela? Tels que ceci: Étant donné une fonction: for k = 1 to lg(n) for j = 1 to n x=x+1 Comment pourrais-je analyser le serré (Θ) lié?

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Tricky Big-O complexité

public void foo(int n, int m) { int i = m; while (i > 100) { i = i/3; } for (int k = i ; k >= 0; k--) { for (int j = 1; j < n; j *= 2) { System.out.print(k + "\

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Big O Log résoudre des problèmes

J'ai une question qui vient d'un livre d'algorithmes que je suis en train de lire et je suis perplexe sur la façon de le résoudre (cela fait longtemps que je n'ai pas fait de log ou exposant). Le prob

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Comment visualisez-vous la différence entre O (log n) et O (n log n)?

recherche binaire a une performance moyenne des affaires comme O(log n) et tri rapide avec O(n log n) est O(n log n) est identique à O (n) + O (log n)