最緊密的漸近增長率是多少
[英]What is the tightest asymptotic growth rate
問題描述
我已經解決了所有問題，但是我被告知存在一些錯誤，有人可以幫我嗎
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 +√nlog n）
n（n + 1）+日志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）
2 個解決方案
解決方案1
1 2014-10-24 19:24:14
提示：
- 如果左邊有
n，則應該在右邊 - 右邊不應有任何
+操作 -
log(x^y)可以簡化
解決方案2
0 已采納 2014-10-24 19:24:58
您的大多數答案看起來都是正確的，但是您有25 ^ n = O（1）看起來是錯誤的（除非它是0.25 ^ n），而且您還有（n log n）/（n + 10）= O（n ^ 2 log n）看起來不像是最嚴格的上限（我假設您想要最嚴格的上限函數）。 同樣，您永遠不必在big-O中添加函數，除非原始函數取兩個函數或某物的和或最大值，並且當n變為無窮大時，兩個函數在n的不同值處具有跨越不同增長率的縱橫比。 。 而且這種情況很少發生。
具有外循環的雙while循環算法的漸近增長率執行log（n）次
[英]Asymptotic growth rate of a double while loop algorithm with an outer loop executed log(n) times
在漸近符號中，為什么我們不使用所有可能的 function 來描述我們的 function 的增長率？
[英]In asymptotic notation why we not use all possible function to describe growth rate of our function?
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