目录

 

1. 渐进记号O、Ω、Ɵ的定义及其使用

Ɵ(big-theta):渐近紧确界记号。

O(big-oh):渐近上界记号

Ω(big-omega):渐近下界记号

2. 标准复杂性函数及其大小关系

3. 和式界的证明方法


1. 渐进记号O、Ω、Ɵ的定义及其使用

Ɵ(big-theta):渐近紧确界记号。

算法导论-3函数增长率

算法导论-3函数增长率

O(big-oh):渐近上界记号

定义:设f(n)和g(n)是定义域为自然数集N上的函数。若存在正数cn0,使得对一切nn0都有0f(n)cg(n)成立,则称f(n)的渐进的上界是g(n),记作f(n)=O(g(n))。通俗的说n满足一定条件范围内,函数f(n)的阶不高于函数g(n)。

根据符号O的定义,用它评估算法的复杂度得到的只是问题规模充分大时的一个上界。这个上界的阶越低,评估越精确,越有价值。

算法导论-3函数增长率

几种常见的复杂度关系

算法导论-3函数增长率

 

Ω(big-omega):渐近下界记号

定义:设f(n)和g(n)是定义域为自然数集N上的函数。若存在正数c和n0,使得对一切n≥n0都有0≤cg(n)≤f(n)成立,则称f(n)的渐进的下界是g(n),记作f(n)=Ω(g(n))。通俗的说n满足一定条件范围内,函数f(n) 的阶不低于函数g(n)。

根据符号Ω的定义,用它评估算法的复杂度得到的只是问题规模充分大时的一个下界。这个下界的阶越高,评估越精确,越有价值。

算法导论-3函数增长率

2. 标准复杂性函数及其大小关系

 

3. 和式界的证明方法

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