Я читал о временной сложности и натолкнулся на временную сложность O (n! + N). Можно ли это упростить? Если да, как бы вы это сделали?Можно ли упростить O (n! + N)?
-7
A
ответ
4
Как намеков, для п ≥ 2, обратите внимание, что
п! + n ≤ n! + n! = 2n!
и
н! + n> n!
Можете ли вы использовать эти наблюдения, чтобы найти более простой способ выражения O (n! + N)?
Надеюсь, это поможет!
0
Ответы @templatetypedef верны и помогут вам принять решение в этом конкретном случае, мы можем попытаться предоставить вам больше инструментов для его использования на практике.
Прямо из big O определения вы можете сказать:
O(f(n)+g(n)) = O(f(n)) + O(g(n))
O(k f(n)) = k O(f(n)) = O(f(n))
- если
f(n)
являетсяO(n)
тоf(n)
являетсяO(n!)
Где 1 и 2 пришли непосредственно из limsup свойства и 3 - простое упражнение. С помощью этих 3 предложений мы можем сказать:
O (п + п!) = O (п) + О (п) = 2 O = O (п!)
Смежные вопросы
- 1. Может ли O (N * N) быть быстрее, чем O (N)
- 2. Является ли O (n) + O (n log n) равным O (n log n)?
- 3. Является ли O (n^n) и O (n!) Эквивалентным?
- 4. O (log_2 (n)) = O (log_10 (n))?
- 5. Как O (n log n) отличается от O (log n)?
- 6. Вычисление ноты Not-O, O (n) * O (log n) = O (n log n)
- 7. Между O (nlog * n) и O (n)?
- 8. Как может быть алгоритм O (n) также O (n^2), O (n^1000000), O (2^n)?
- 9. Является ли O (log n) всегда быстрее, чем O (n)
- 10. Является ли сложность O (log (n)) эквивалентной O (sqrt (n))?
- 11. Proving lg (n!) = O (n!)
- 12. Сложность Время O (n) или O (n (n + 1)/2)
- 13. Докажите max (O (f (n)), O (g (n))) = O (max (f (n), g (n))
- 14. Является большим o для следующего O (n^2 * log (n)) или O (n^3 * log (n))
- 15. Большой O-O (N^2) или O (N^2 + 1)?
- 16. Массив длины N может содержать значения 1,2,3 ... N^2. Можно ли сортировать в O (n) время?
- 17. Можно ли вычислить это меньше чем O (n * n) ... (nlogn или n)
- 18. Каким будет журнал (O (n * log (n)))?
- 19. Оптимизация эффективности SQL, O (n^2) временная сложность, как упростить?
- 20. Выбор O (n) над O (1), когда для всех n, O (1) быстрее, чем O (n)?
- 21. T (n) преобразование в O (n)
- 22. Может ли O (k * n) рассматриваться как линейная сложность (O (n))?
- 23. Почему сортировка строки O (n log n)?
- 24. T (n) = T (n-1) + O (log n) $ является T (n) = O (n^2) или T (n) = O (n log n)
- 25. функции f (n) не являются O (g (n)), а g (n) не является O (f (n))
- 26. Имеет ли для всех k, n^k O (2^n)?
- 27. Является ли квадратный корень n ближе к O (log n) или O (n)?
- 28. Является ли сложность этого кода O (n^2) или O (n^2 * n^(1/2))?
- 29. Является ли O (n + m) равным O (n), если m известно во всех случаях меньше n?
- 30. Что такое большой O для сложности O (sqrt (n) * log (sqrt (n))) + O (n)
(п!) Это вряд ли вопрос о переполнении. Вы можете прочитать о сложности в любой книге алгоритмов. Попробуйте ознакомление с viena ... – Gilad
Я голосую, чтобы закрыть этот вопрос как не по теме, потому что речь идет о математике. Попробуйте Math.SE. –
как насчет O (n!) –