算法分析,Big O表示法作业

时间:2010-01-22 17:12:56

标签: big-o

嗨,有人可以解释一下如何解决这个功课吗? (n + log n)3 ^ n = O((4 ^ n)/ n)。 我认为这与解决这种不等式相同:(n + log n)3 ^ n< C((4 ^)/ N))。

提前致谢

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

你需要找到一个c(正如你在问题中提到的那样),你需要证明不等式适用于大于某些k的所有n。

通过显示您可以找到有问题的c和k,然后by definition您已经证明了大O的界限。

相反,如果你找不到这样的c和k,这是因为左边的函数并没有真正受到右边函数的限制。但这不应该是这种情况(并且当你能清楚地阐明原因时,你会知道你对渐近增长/边界有了更直观的理解。)

答案 1 :(得分:1)

如果存在常数M,f(n) = O(g(n))|f(n)| < M|g(n)|,则f(n) / g(n) < M为每个n f(n) / g(n)。在计算机科学中,数字是非负数,因此这相当于找到M n

反过来,这可以通过证明(n^2 + n log n) * (3/4)^n具有有限的限制为{{1}}向无穷大增加(通过限制的定义)来完成。在你的{{1}}的情况下,由于指数函数的工作原理,这一点非常明显。