time-complexity

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    我试图在创建的几个算法上得到最差的运行时复杂性顺序。然而,我遇到了一个问题,我一直倾向于为算法选择错误或错误的基本操作数量。 对我来说,似乎是基本操作的选择更多的是艺术而不是科学。谷歌搜索和阅读我的文本框后,我仍然没有找到一个好的定义。到目前为止,我已经将它定义为“总是在算法执行中发生的操作”,比如比较或数组操作。 但算法通常有许多比较,总是执行,以便您选择哪个操作?

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    我正在经历一些数据结构,我注意到这是一个时间复杂度: O(log(log(n)))) - competitive。 我读到,恒定竞争力是预期时间/最佳时间的比率。但是具有竞争力的是什么意思?

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    给定一个在[0..n^3-1]范围内的n个整数的输入集合,提供一个线性时间排序算法。 这是我在星期四对测试的评论,我不知道如何解决这个问题。

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    我试图评估一些基本的图像过滤算法的复杂性。我想知道你是否可以验证这个理论; 对于由像逆像素滤波器操作的数目与输入的大小呈线性增长(像素)和基本像素 让图像的边的S =长度 设M =#像素输入 逆是O(M)或O(S^2)的次序。 另一方面,卷积滤波器具有参数R,该参数R确定在为每个滤波器建立下一个像素值时卷积的邻域的大小。 设R =半径卷积滤波器的 卷积是阶为O的(M *((R + R * 2)^