[算法导论][思考题]1

这篇博客探讨了不同时间单位下,对于四种不同时间复杂度的算法(log₂n, n√n, nn, nlog₂n)所能解决的最大问题规模。内容涉及从1秒到1世纪的时间跨度,分析了每个时间单位内可以处理的最大问题规模,为理解和优化算法的时间效率提供了参考。

1-1

(运行时间的比较)假设求解问题的算法需要f(n)f(n)f(n)毫秒,对下表中的每个函数f(n)f(n)f(n)和时间ttt,确定可以在时间ttt内求解的问题的最大规模nnn
英文原版中的是microseconds,但中文版中翻译成毫秒了。答案仍然按照英文版的做了,并没有改回来。有疑问的同学,请自行改正一下。也非常感谢冷同学指出问题。


答:

1秒1分钟1小时1天1个月1年1世纪
log⁡2n\log_2nlog2n21062^{10^6}210626×1072^{6\times{10^7}}26×10723.6×1092^{3.6\times{10^9}}23.6×10928.64×10102^{8.64\times{10^{10}}}28.64×101022.592×10112^{2.592\times{10^{11}}}22.592×101123.1536×10132^{3.1536\times{10^{13}}}23.1536×101323.1536×10152^{3.1536\times10^{15}}23.1536×1015
n\sqrt{n}n101210^{12}10123.6×10153.6\times10^{15}3.6×10151.296×10191.296\times10^{19}1.296×10197.46496×10217.46496\times10^{21}7.46496×10216.718464×10246.718464\times10^{24}6.718464×10249.94519296×10269.94519296\times10^{26}9.94519296×10269.94519296×10309.94519296\times10^{30}9.94519296×1030
nnn10610^61066×1076\times10^76×1073.6×1093.6\times10^93.6×1098.64×10108.64\times10^{10}8.64×10102.592×10122.592\times10^{12}2.592×10123.1536×10133.1536\times10^{13}3.1536×10133.1536×10153.1536\times10^{15}3.1536×1015
nlog⁡2nn\log_2nnlog2n6.2746126×1046.2746126\times10^46.2746126×1042.801×1062.801\times10^62.801×1061.334×1081.334\times10^81.334×1082.755×1092.755\times10^92.755×1097.187×10107.187\times10^{10}7.187×10107.976×10117.976\times10^{11}7.976×10116.861×10136.861\times10^{13}6.861×1013
n2n^2n21000100010007745.9677745.9677745.967600006000060000293938.769293938.769293938.7691.61×1061.61\times10^61.61×1065615700561570056157005.616×1075.616\times10^75.616×107
n3n^3n3100100100391.487391.487391.4871532.6191532.6191532.6194420.8384420.8384420.83813740137401374031593.82531593.82531593.825146600146600146600
2n2^n2n19.93219.93219.93225.83825.83825.83831.74531.74531.74536.3336.3336.3341.2441.2441.2444.84244.84244.84251.4951.4951.49
n!n!n!9.4469.4469.44611.16611.16611.16612.78912.78912.78913.99713.99713.99715.2515.2515.2516.14616.14616.14617.76
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