无法理解算法中的执行时间
Unable to understand execution time in an algorithm
我很难确定算法中每个步骤的执行时间。我只是无法理解其中的逻辑。
我们都知道在确定算法中的Big O或Theta之前，我们必须计算每一步的执行时间，然后根据执行时间计算顺序。
我发现计算顺序比 Big O 或 Theta 更容易，但我的问题是计算执行时间。
示例：
for i=0 to **n**
dothisStep
它的执行时间是：(n+1)，这使得它的顺序为 O(N)——这很简单，我明白为什么——我的问题是 "harder ones" .有时我应该得到 n(n+1)/2，有时是 n(n+1)，但我就是无法理解 how 或 why！ 规则是什么？
我认为在做这些问题时可以帮助你的是思考当 n 接近无穷大时会发生什么。在 n + 1 的示例中， + 1 相对于 n 变得非常微不足道。
您的另一个示例：n(n+1) - 同样，当 n 接近无穷大时添加 1 非常微不足道，因此我们删除 + 1。这留下 n(n) 即 n^2.
我很难确定算法中每个步骤的执行时间。我只是无法理解其中的逻辑。
我们都知道在确定算法中的Big O或Theta之前，我们必须计算每一步的执行时间，然后根据执行时间计算顺序。
我发现计算顺序比 Big O 或 Theta 更容易，但我的问题是计算执行时间。
示例：
for i=0 to **n**
dothisStep
它的执行时间是：(n+1)，这使得它的顺序为 O(N)——这很简单，我明白为什么——我的问题是 "harder ones" .有时我应该得到 n(n+1)/2，有时是 n(n+1)，但我就是无法理解 how 或 why！ 规则是什么？
我认为在做这些问题时可以帮助你的是思考当 n 接近无穷大时会发生什么。在 n + 1 的示例中， + 1 相对于 n 变得非常微不足道。
您的另一个示例：n(n+1) - 同样，当 n 接近无穷大时添加 1 非常微不足道，因此我们删除 + 1。这留下 n(n) 即 n^2.