一个菜鸟的算法导论学习笔记【Chapter 3】

最新推荐文章于 2023-03-26 22:24:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37665732/article/details/77991870
本文探讨了算法分析中函数增长的基本概念与渐进符号表示法。重点介绍了θ-符号、O-符号与ω-符号，并通过定理阐述了这些符号之间的相互关系。

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Chapter 3 Growth of function

3.1 Asymptotic notation

theta-notation

O-natation

omega-natation

theorem:for any two function f(n),g(n),we have f(n)  = theta(g(n)) if and only if f(n) = O(g(n)) and f(n) = omega(g(n))



 


JerryAIWEI
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算法分析, 时间复杂度，和BIG O,OMEGA, THETA NOTATION
keke今天又学算法了
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实验方法 用Java的StopWatch数据类型，记录从创建对象到算法完成所需的时间 程序在不同的计算机上运行时间之比通常是一个常数。我们可以用幂次法则，绘制标准图像和对数图像。标准图像X轴为问题规模（N），y轴为运行时间T（N）。而对数图像中，x轴就是lg（N），y轴是lg（T（N））。对数图像会是一条直线，等价于我们对数据符合公式T(N)=aN^b的猜想。 数学模型：一个程序运行的总时间主要...
菜鸟的Kafka完整入门学习笔记，修订一
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感谢关注-最近在编写开源的自动化测试框架还没整理完
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09-14 1485
算法的渐近符号Here you will learn about Asymptotic Analysis and Asymptotic Notations in detail. 在这里，您将详细了解渐进分析和渐进符号。 It is common that we write Algorithm before writing code to any problem. There may exist...
渐进记号 Asymptotic Notations-------geeksforgeeks 翻译
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　　 　　我们已经简单的讨论了下渐进分析以及最坏，平均和最佳情况的分析。渐进分析的主要思想是分析算法的效率，不用依靠计算机的具体快慢，不需要实现这个算法，也不需要真正去计算时间。渐进记号是一种数学的工具来表示渐进分析算法的时间复杂度。下面列出三种最常用的渐进符号来表示算法的时间复杂度。 1.θ Notation: theta 符号是用来确定算法性能的上界限和下界限，简单的来说计算Θ符号可以扔...
js菜鸟快速学习笔记总结
08-01
js学习中的重要笔记，非常适合菜鸟快速入门，看完即会使用js！
机器学习菜鸟笔记.zip
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总的来说，《机器学习菜鸟笔记》是一个全面的起点，它不仅涵盖理论知识，还提供了实践指导，对于想要踏入机器学习领域的初学者来说是一份宝贵的资源。通过深入学习并实践其中的内容，你将能够掌握机器学习的基本技能...
阿里巴巴(菜鸟) - 算法工程师(机器学习)提前批笔试面试总结
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前面一直在准备出国留学申请，中间投递了华为、腾讯、阿里三家公司。幸运的是拿到了华为多媒体算法岗， 腾讯机器学习算法岗，阿里巴巴菜鸟物流算法岗。接下来将投入到论文发表、计算机名校申请中。 Attention1：本文是博主准备阿里秋招的笔记内容。 Attention2：本文只为了记录自己的经历，不适用金字塔层级的大神、大佬。 1.申请职位描述 阿里巴巴-菜鸟物流：算法工程师(机器学习) 其...
优化算法入门学习笔记（一）优化算法基本概念
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数学的记号（notation）
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下标的理解我们来看大名鼎鼎的K-SVD算法： 已知维度关系：Yn×N=Dn×KXK×NY_{n\times N}=D_{n\times K}X_{K\times N}，则ωk={i|1≤i≤N,xkT(i)≠0}\omega_k=\{i|\;1\leq i\leq N,\;\textrm x_T^k(i)\neq0\}，表示的是遍历全部样本{yi}Ni=1\{y_i\}_{i=1}^N对应
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theta符号Big Omega tells us the lower bound of the runtime of a function, and Big O tells us the upper bound. Big Omega告诉我们函数运行时的下限，Big O告诉我们上限。 Often times, they are different and we can’t put a guar...
算法中的一些符号 O(big-Oh) Ω(big-theta) Θ(big-theta)
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线性搜索linear search
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最近在看MTI关于算法导论的公开课，
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首先，O,Omega,Theta这三个符号并不一定和算法分析有关，这三个符号只是用来刻画函数的增长速度的（比如，微积分里那些什么什么余项也用到了小o记号）。假设有函数f(n)=3n^2+100n+1000，那么我们就可以说f(n)=O(n^2)=O(n^3),f(n)=Omega(n^2)=Omega(n), f(n)=Theta(n^2)。这里可以不涉及任何算法的什么最好最坏情况。
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