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算法分析之渐进符号

时间:2018-04-01 18:49:53      阅读:169      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:算法分析之渐进符号

算法分析之渐进符号

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  1. Θ(big-theta) 渐进紧确界

Θ(g(n)) = {f(n)}, Θ(g(n)) 是一组函数集合。<br/>具体定义:Θ(g(n)) = {f(n):存在正常量C1,C2,n0;使得当n &gt; n0时,有C1g(n) &lt;= f(n) &lt;= C2g(n)}<br/>

  1. O (big-O) 渐进上界(可能紧确)

    O(g(n)) = {f(n)},O(g(n)) 是一组函数集合。
    具体定义:O(g(n)) = {f(n):存在正常量C,n0;使得当n > n0时,有0 <= f(n) <= Cg(n)}
  2. Ω (big-omege) 渐进下界(可能紧确)
Ω (g(n)) = {f(n)},Ω (g(n)) 是一组函数集合。
具体定义:Ω (g(n)) = {f(n):存在正常量C,n0;使得当n > n0时,有0 <= Cg(n) <= f(n) }
  1. o (小-o) 非紧确渐进上界
o(g(n)) = {f(n)},o(g(n)) 是一组函数集合。
具体定义:o(g(n)) = {f(n):存在正常量C,n0;使得当n > n0时,有0 <= f(n) < Cg(n)}
  1. ω(小-omege) 非紧确渐进下界
ω (g(n)) = {f(n)},ω (g(n)) 是一组函数集合。
具体定义:ω(g(n)) = {f(n):存在正常量C,n0;使得当n > n0时,有0 <= Cg(n) < f(n) }

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原文地址:http://blog.51cto.com/superhakce/2093571

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