1樓：麗江旅遊指南網
o表示法首先要弄清楚什麼用它來代表的上限的漸近執行時間的演算法函式g（n），o（g（n））代表了一組函式。
介紹到演算法書定義：o（g（n））=
看到上面也可以忽略不明白，你只需要知道在低階項的漸近積極的作用，在確定上限和下限，可以忽略不計，因為當n大，他們相對來說並不重要，指數最高的專案上腳的一小部分已經超越了所有的低階項。同樣，常係數最高的專案可以忽略不計，例如，o（f（n）），f（n）= 2毫米+ bn + c
，b，c是常數，而》 0，如何尋求，根據上述需求，放下低階項，而忽略f（n）= o（n 2）
所以您獲得的常數項主題
f（n）= o（n 3）
o（g（n））= o（n 3）
h（n）= o（n 1.5次方） o（nlogn）= o（nlogn）
因此，建立一個公式是不正確的
2樓：匿名使用者
1.c 二重迴圈，複雜度就是o(mn)2.d 這個是特殊一點的二重迴圈，次數為1+2+……+n=n(n+1)/2，即d
3.b 這個是遞迴，求n!，也就是n*(n-1)*……*1，遞迴n次，複雜度為o(n)
不懂可問望採納！
資料結構 有關時間複雜度題目 求高手！求詳細解釋
3樓：pluto哈嘻
c首先，觀察最內層賦值語句，發現可簡單視為時間複雜度為o(1)的函式f(i,j)
第二層迴圈次數為n-i+1
第一層迴圈次數為n
巢狀迴圈兩者次數為乘法，故上界為o(n^2)
4樓：匿名使用者
答案是c
去這裡看看，有你想要的答案
這知識很久不用，沒有概念了。
資料結構演算法並說明時間複雜度和空間複雜度
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