Во время просмотра lecture 1B of the Structure and Interpretation of Computer Programs есть функция, которая вычисляет числа Фибоначчи. Лектор указывает, что временная сложность O (fib n) - я никогда раньше этого не видел. Я видел, что он округлен до постоянной, линейной, n + m, квадратичной, полиномиальной или экспоненциальной сложности, но существуют ли какие-либо другие O (fib n) алгоритмы или другие интересные большие O-записи, которые следует рассматривать или изучать?O (fib n) алгоритмы сложности?
ответ
O(fib N)
ничего странного или особенного - это то же самое, что и экспоненциальная сложность - это просто, что лектор не нашел времени, чтобы описать его. (Вы можете легко * связать fib(N)
с phi^n
.)
Вам не нужно в это поверить - у вас было бы лучшее объяснение на Math.stackexchange.
*: Я уточню, что я подразумеваю под «легко» - это означает, что доказательство легко доступно, например, в that wikipedia article (благодаря предыдущему ответчику, который изначально дал ссылку на него).
теперь это лучше. +1 –
Это лучшее объяснение этого на http://stackoverflow.com/q/360748/310574 – Gabe
- 1. Примеры алгоритмов, которые имеют O (1), O (n log n) и O (log n) сложности
- 2. O (n log n) Алгоритм сложности времени?
- 3. Какой класс сложности O (N^N)?
- 4. Алгоритмы в O (n^2) vs O (n)
- 5. Написать программу для обратной строки O (N) временной сложности и O (N) пространства сложности
- 6. Алгоритмы: объяснение сложности и оптимизации
- 7. Что такое большой O для сложности O (sqrt (n) * log (sqrt (n))) + O (n)
- 8. Как избежать временной сложности O (n^2)?
- 9. Рекурсивный алгоритм для сложности O (n^m).
- 10. Уменьшение сложности кода o (n^3) C++
- 11. Структура данных и алгоритмы сложности
- 12. Изменение сложности от O (N) к O (1)
- 13. Определение сложности Big-O
- 14. сложности (бесконечные алгоритмы) Calculate алгоритма
- 15. O (n log n) vs O (n) - практические различия во временной сложности
- 16. Вычисление временной сложности (2) Простые алгоритмы
- 17. Алгоритмы для анализа больших O
- 18. O (log_2 (n)) = O (log_10 (n))?
- 19. Big-O Обозначение: алгоритмы шифрования
- 20. Расчет вычислительной сложности (Big-O)
- 21. Определение сложности Big O функции
- 22. Понимание большой сложности обозначений O
- 23. Алгоритмы Big O минимальное время
- 24. Решение о сложности большой O
- 25. Замечание Big O O (nlgn) такое же, как O (n + nlgn) с точки зрения вычислительной сложности?
- 26. Поиск в колоночной упорядоченной матрице в сложности O (n)
- 27. Граф появления значений с временной сложности O (журнал N)
- 28. Что такое медиана сортированных массивов в O (log n) сложности?
- 29. Самая длинная битоническая подпоследовательность в сложности O (n * logn)
- 30. Где O (n) исходит из временной сложности алгоритма ближайших пар?
Вы видели это: http://stackoverflow.com/questions/3255/big-o-how-do-you-calculate-approximate-it/46607#46607 – Gabe