问题规模n是什么 算法的问题规模是什么

常数的数量级都是1,因为常数不会随着问题规模的增长而变大,常数一般指计算机可以忽略运算时间的数.

问题规模本身并没有非常精准的定义吧一般都是指运行时间t和输入参数个数n的关系用O(n)表示比如max([x])就是O(n)而冒泡排序则是O(n^2)

就是说 如果你的递归次数增加 m 那你的运算次数 增加也是 以 n为量级增加的

问题规模:就是指你算法中所涉及的局部来看数据量大的大小.如:求100以内还是1000以内的素数.算法的执行速度,表现为算法的时间复杂度.其中时间复杂度还与算法的选用策略、书写程序的语言、编译所产生的机器代码质量、机器指令执行速度有关.如: for(i=1;i

问题规模指 解决问题需要的空间.时间复杂度 是算法执行需要的时间 比如 对 1--n个无序的数 排序.可以使用 比较排序法,只要一个哨兵的空间 chuck最小元素,时间复杂度是n^2

n指的是λ的n次幂,比如第一个生产函数可以写成f(λK,λL)=(λK)^2*λL=λ^3*K^2L,也就是F(λK,λL)=λ^3F(K,L),这里的n=3>1,所以第一个生产函数是规模报酬递增的.同理你可以算出来第二个n=1,规模报酬不便;第三个n=0.5,规模报酬递减.

n!是阶乘

时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源.一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做 t(n)=ο(f(n)) 因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(asymptotic time complexity).算法的

i=1,j=2,m=n-1; i=2,j=4,m=(n-1)+n-3 i=3,j=6,m=(n-1)+(n-3)+n-5...m=n*n/2-(1+3+5+7+..+n-1) 每个for运行n次,时间复杂度为O(n*n)

还少了一点,是n趋于无穷大时的无穷大阶次