Perguntas com a marcação «asymptotics»

Perguntas sobre anotações e análises assintóticas

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Erro no uso de notação assintótica
Estou tentando entender o que há de errado com a seguinte prova da recorrência a seguir T(n)=2T(⌊n2⌋)+nT(n)=2T(⌊n2⌋)+n T(n) = 2\,T\!\left(\left\lfloor\frac{n}{2}\right\rfloor\right)+n T(n)≤2(c⌊n2⌋)+n≤cn+n=n(c+1)=O(n)T(n)≤2(c⌊n2⌋)+n≤cn+n=n(c+1)=O(n) T(n) \leq 2\left(c\left\lfloor\frac{n}{2}\right\rfloor\right)+n \leq cn+n = n(c+1) =O(n) A documentação diz que está errado por causa da hipótese indutiva de que T(n)≤cnT(n)≤cn T(n) \leq cn O que estou perdendo?

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O que é um algoritmo eficiente?
Do ponto de vista do comportamento assintótico, o que é considerado um algoritmo "eficiente"? Qual é o padrão / motivo para desenhar a linha nesse ponto? Pessoalmente, eu pensaria que qualquer coisa que eu possa chamar ingenuamente de "sub-polinomial", tal que como n 1 + ϵ , seja eficiente e …


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Exponenciais duplos vs exponenciais únicos
Aqui estão quatro princípios que não consigo conciliar: Algoritmos de tempo exponencial duplo são executados no tempo com constanteO(22nk)O(22nk)O(2^{2^{n^k}})k∈Nk∈Nk \in \mathbb{N} Algoritmos de tempo exponencial são executados em com constanteO(2nk)O(2nk)O(2^{n^k})k∈Nk∈Nk \in \mathbb{N} O primeiro limite cresce estritamente mais rápido que o último; ou seja, existem algoritmos que são executados em …

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Funções úteis entre polilogarítmico e polinomial?
Gostaria de saber se existem funções úteis assintoticamente maiores que uma função polilogarítmica e menos que uma função polinomial. Ou seja, uma função tal quef(n)f(n)f(n) f(n)=ω(log(n)k)f(n)=ω(log⁡(n)k)f(n) = \omega(\log(n)^k) para alguma constantek>0k>0k > 0 e f(n)=o(nk)f(n)=o(nk)f(n) = o(n^k) para alguma constantek>0k>0k > 0 O que quero dizer com útil, é que …

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Limite superior da fib (n + 2)
Eu tenho um problema de lição de casa que está me deixando perplexo porque a matemática está além do que eu fiz, embora nos tenham dito que não era necessário resolver isso matematicamente. Basta fornecer um limite superior próximo e justificá-lo. Deixei f(n)=|{w∈{a,b}n:aa∉w}|.f(n)=|{w∈{a,b}n:aa∉w}|.f(n) = |\{w ∈ \{a, b\}^n : aa …

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Big-O prova de uma relação de recorrência?
Essa pergunta é bastante específica na maneira de executar as etapas para resolver o problema. Dado prove que .T(n)=2T(2n/3)+O(n)T(n)=2T(2n/3)+O(n)T(n)=2T(2n/3)+O(n)T(n)=O(n2)T(n)=O(n2)T(n)=O(n^2) Portanto, as etapas foram as seguintes. Queremos provar que .T(n)≤cn2T(n)≤cn2T(n) \le cn^2 T(n)=2T(2n/3)+O(n)≤2c(2n/3)2+an≤(8/9)(cn2)+anT(n)=2T(2n/3)+O(n)≤2c(2n/3)2+an≤(8/9)(cn2)+an\begin{align*} T(n)&=2T(2n/3)+O(n) \\ &\leq 2c(2n/3)^2+an\\ &\leq (8/9)(cn^2)+an \end{align*} e meu professor continuou: T(n)≤cn2+(an−(1/9)cn2),T(n)≤cn2+(an−(1/9)cn2),T(n) \leq cn^2+(an-(1/9)cn^2)\,, que sai para: T(n)≤cn2 …

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Resolvendo relação de recorrência
Quero provar que a complexidade do tempo de um algoritmo é polilogarítmica na escala de entrada. A relação de recorrência desse algoritmo é T(2n)≤T(n)+T(na)T(2n)≤T(n)+T(na)T(2n) \leq T(n) + T(n^a), Onde a∈(0,1)a∈(0,1)a\in(0,1). Parece que T(n)≤logβnT(n)≤logβ⁡nT(n) \leq \log^{\beta}{n} para alguns ββ\beta depende de aaa. Mas não posso provar essa desigualdade. Como resolver essa …

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Por que tem uma interpretação?
No CLRS (nas páginas 49-50), qual é o significado da seguinte declaração: Σni=1O(i)Σi=1nO(i)\Sigma_{i=1}^{n} O(i) é apenas uma única função anônima (de ), mas não é a mesma que , que realmente não tem uma interpretação ".iiiO(1)+O(2)+⋯+O(n)O(1)+O(2)+⋯+O(n)O(1)+O(2)+\cdots+O(n)



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Por que verdadeiro?
3n=2O(n)3n=2O(n)3^n = 2^{O(n)} é aparentemente verdadeiro. Eu pensei que era falso, porque cresce mais rápido do que qualquer função exponencial com uma base de 2.3n3n3^n Como verdadeiro?3n=2O(n)3n=2O(n)3^n = 2^{O(n)}

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Notação O grande aninhada
Digamos que eu tenho um gráfico |G||G||G|com arestas. Eu quero executar o BFS no que tem um tempo de execução de .|E|=O(V2)|E|=O(V2)|E|=O(V^2)GGGO(V+E)O(V+E)O(V+E) Parece natural escrever que o tempo de execução neste gráfico seria e, em seguida, simplificaria para .O(O(V2)+V)O(O(V2)+V)O(O(V^2)+V)O(V2)O(V2)O(V^2) Existem armadilhas para usar esse atalho "remove-the-anested-O" (não apenas nesse caso, …


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Resolvendo usando o teorema do mestre
Introduction to Algorithms , 3rd edition (p.95) tem um exemplo de como resolver a recorrência T(n)=3T(n4)+n⋅log(n)T(n)=3T(n4)+n⋅log⁡(n)\displaystyle T(n)= 3T\left(\frac{n}{4}\right) + n\cdot \log(n) aplicando o Teorema Mestre. Estou muito confuso com a forma como é feito. Então, primeiro passo é comparar com .a=3,b=4,f(n)=n⋅log(n)a=3,b=4,f(n)=n⋅log⁡(n)a=3, b=4, f(n) = n\cdot \log(n)nregistrobuma=nregistro43= O (n0,793)nregistrob⁡uma=nregistro4⁡3=O(n0,793)n^{\log_b a} = …

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