算法的时间复杂度

大小为n = 100的算法需要21秒才能运行。大小n = 1000需要31秒，n = 10000需要41秒运行。运行的复杂性是什么？（N）=（21 * 1000）/ 100 = 210 s（Not O（n））
如果我尝试O（n^2）那么：T（n）（n）=（21 * 1000^2）/ 100^2 = 2100 s（非O（n^2））
如果我尝试O（log n），则：T（n）=（21 * log1000）/ log100 = 31.5（不是O（log n））
算法的时间复杂度

我给出的另一个选项是O（1/n）。我如何计算这个？

来源

2011-02-03 Maria

*更多*大O作业玛丽亚/安妮塔？ – 2011-02-03 14:37:45

是的，因为你可以看到我试图解决它，但无法找到如何计算O（1/n）。你能帮忙吗？ – Maria 2011-02-03 14:39:49

看起来像一个O(lgn)。

为n的时间是T(n) = 10*log(n) + 1当日志的底部是10

来源

2011-02-03 14:40:33

通过从各种类绘制一些功能为了解决这个问题的开端。例如，要了解O(n)线性类图，函数T(n)=n并了解O(n^2)类的图函数T(n)=n^2。这将帮助您识别各种功能的形状。

之后，绘制问题中给定的点，其中x轴的n值和y轴的时间值。您应该能够快速识别此问题中的形状。

提示：这不是O(log n) :-)

来源

2011-02-03 14:51:19 vidstige

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