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  1. ...基本運算 (即, t=array[j]; array[j]=array[j+1]; array[i+1]=t;) -- 不會影響整個的 complexity .(3) 為了控制迴圈, i 及 j 須要每次增加 1, 並且要檢查結束條件, 這些總共的...

  2. ...gt; T(n) = 2^(n-1) => 當 n>=2, T(n)=1/2 * 2^n 所以, the complexity of T(n) = O(2^n).......根據 BigO的定義 2009-03-24 09:47...

  3. 不曉得你是不是看錯題目? i=i^2應該是指i=i*i吧? i=i*2才是O(logn) i=i^i就會變成O(log(logn)) 根據迴圈條件i值會等於: i=2^2^X 所以X=log(logi) 故time complexity =O(log(logn)) 註:以2為底

  4. The answer is (c). (a) is wrong because we still do not know if NP != p is true or false. (a) can only be chosen if NP != p (b) can only be chosen if NP = p (c) is right for the reason that a problem must be in NP in order to be polynomial-reducible...

  5. O(nLog2n) 介於線性及二次方成長的中間之行為模式。 2009-01-29 17:14:56 補充: 你們不是在教時間複雜度的課程嗎? 這都是裡面的內容啊!

  6. i := i2 是顯示錯誤? 因此我把可能情況 (1) i 加 2, (2) i 乘 2, (3) i 的 2 次方 分開討論: 還有, 我想您的 log2 應該為 "底為 2 的 log". (1) 若 i := i2 是 i := i+2, 則, i 會是 2, 4, 6, 8, ... < n 因此會執行約 n/2 次=O(n) 無答案. (2) 若 i := i2 是 i := i*2, 則, i 會是 2, 4, 8, 16...

  7. ... 在HEAPSORT中: BUILD-MAX-HEAP 的 time complexity 為O(n) //這部分比較困難我不多做回答 for loop迴圈顯而易見的跑了n-1次...

  8. i := i2 是打錯或顯示問題. 底下假設兩種常出現的狀況: (1) 假設正確的是: i2 為 i+2 則, i 的值從 2 起, 每做一次 [begin 和 end 之間的運算] 會加上 2, 一直到 i 的值 >= n 就停. 因此, [begin 和 end 之間的運算] 做了約 n/2 次. [begin 和 end 之間的運算] 只是兩個基本運算, 所以共做了約 n 個基本運算...

  9. Time Complexity :  - sequencial search:   - best case: O(1...search 要多乘上搜尋中間點的複雜度. Space Complexity :  - sequencial search:   - best case: O(1...

  10. Time Complexity (TC) 省略了一個常數 C! 所以,C 是個關鍵所在! 有的...