如何以渐近方式排序以下数据?

时间:2019-10-27 14:01:57

标签: time-complexity big-o complexity-theory lower-bound upperbound

嘿,请在这里帮助我,我不知道该怎么做,我很快就会提交

a1(n)=5,
a2(n)=2^nlogn,  
a3(n)=n^100
a4(n)=n^n
a5(n)=n!
a6(n)=(0.5)^log(base2)n

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

    a1(n)=(0.5)^ log(以2为底)n随着n的增加而向0减小;因此,它是O(1),因为它最终小于任何正常数。应该有可能获得更严格的界限,但这在算法分析的环境中将不会有用。
  • a1(n)= 5是一个常数函数,因此O(1)。
  • a1(3)= n ^ 100是一个多项式函数,并且比上述O(1)函数渐近地增大。多项式函数的渐近性比下面的指数和阶乘函数小。
  • 如果a2(n)=(2 ^ n)logn,则它小于其他两个。要看到这一点,请尝试n = 1000并注意其他两个因素中还有多少个更大的因素。
  • a5(n)= n!渐近小于n ^ n,因为它们具有相同的项数,但是n ^ n的因数在每种情况下都更大。
  • a4(n)= n ^ n最大。如果a2(n)= 2 ^(nlogn),则通过代数运算,a2(n)= a4(n)= n ^ n。