我已经解决了所有这些问题，但我被告知有一些错误，有人可以帮助我吗
n ^ 4 - 10 ^ 3 n ^ 3 + n ^ 2 + 4n + 10 ^ 6 = O（n ^ 4）
10 ^ 5 n ^ 3 + 10 ^ n = O（10 ^ n）
10 n ^ 2 + n log n +30√n= O（n ^ 2）
25 ^ n = O（1）
n ^ 2 + n log n + 7 n = O（n ^ 2）
（n ^ 3 + 10）（n log n + 1）/ 3 = O（n ^ 4 log n）
20 n ^ 10 + 4 ^ n = O（4 ^ n）
n ^ 2 log n ^ 3 + 10 n ^ 2 = O（n ^ 2 log n）
10 ^ 20 = O（1）
n ^ 2 log（6 ^ 2）n = O（n ^ 2 log n）
n log（2n）= O（n log n）
30 n + 100 n log n + 10 = O（n log n）
（n +√n）log n ^ 3 = O（n +√nlogn）
n（n + 1）+ log log n = O（n ^ 2）
4n log 5 ^（n + 1）= O（n log 5 ^ n）
3 ^（n + 4）= O（3 ^ n）
n ^ 2 log n ^ 2 + 100 n ^ 3 = O（n ^ 3）
（n log n）/（n + 10）= O（n ^ 2 log n）
5n + 8 n log（n）+ 10n ^ 2 = O（n ^ 2）
2n ^ 3 + 2n ^ 4 + 2 ^ n + n ^ 10 = O（2 ^ n）
答案 0 :(得分：1)
提示：
n，你应该在右边+次操作log(x^y)可以简化答案 1 :(得分：0)
你的大多数答案看起来都是正确的，但是你有25 ^ n = O（1）看起来不对（除非它是0.25 ^ n），你还有（n log n）/（n + 10） ）= O（n ^ 2 log n）看起来不像最严格的约束（我假设你想要最紧密的上限函数）。你也不应该在你的big-O中添加函数，除非你的原始函数是两个函数或两个函数的总和或最大值，并且这两个函数在n的不同值处具有交叉的不同增长率，因为n变为无穷大。这很少发生。