第2章:算法分析
2017-08-09 本文已影响6人
stephen_wu
一. 数学基础
1.几个数学定义:其中使用最多的是大O符号
大O:增长率小于等于(上界)
大Ω:增长率大于等于(下界)
大Θ:增长率等于
小o:增长率小于
2.洛必达法则
计算极限时,分子和分母都趋近于0/∞,则可以对分子分母求导来计算.
3. 常用求导
二.复杂度法则
法则1:如果S(N) = O(f(N)), T(N) = O(g(N))
那么(a) : S(N)+T(N) = O(f(N) + g(N)); 直观地和非正式地可以写成max(O(f(N)),O(g(N)));
(b) : S(N)*T(N) = O(f(N) *g(N));
法则2:如果T(N)是一个k次多项式, 则T(N) = O(N^k)
法则3:对任意常数k,(logN)^k = O(N),可见对数增长的非常缓慢