Big-O Notation 指数时间
Big-O Notation Exponential time
假设我们有一个算法在 O(C^n) 中使用两个函数和两个函数 运行，其中 C 等于 x 大小的数组，n 等于 y 大小的内部数组。
当我们谈论时间复杂度时，我们可以只说 O(C^n) + O(C^n) = O(C^n) 还是应该写整个事情？
我想你写错了你的 O 时间 - 你不是说 O(x^y) 吗？
除此之外，Big-O 时间与常数因子是矛盾的，并且两个函数的加法（或多或少，模怪异的非收敛事物）总是小于较大函数的两倍。所以不，你不必写完整的东西——O(f(x)) + O(g(x)) = max(O(f(x)), O(g(x)))。
O(C^n) + O(C^n) = O(C^n)
我们只关心复杂度中最重要的部分，因此在大 O 表示法中通常不考虑常量。
在右侧的相关链接中阅读更多相关信息。
假设我们有一个算法在 O(C^n) 中使用两个函数和两个函数 运行，其中 C 等于 x 大小的数组，n 等于 y 大小的内部数组。
当我们谈论时间复杂度时，我们可以只说 O(C^n) + O(C^n) = O(C^n) 还是应该写整个事情？
我想你写错了你的 O 时间 - 你不是说 O(x^y) 吗？
除此之外，Big-O 时间与常数因子是矛盾的，并且两个函数的加法（或多或少，模怪异的非收敛事物）总是小于较大函数的两倍。所以不，你不必写完整的东西——O(f(x)) + O(g(x)) = max(O(f(x)), O(g(x)))。
O(C^n) + O(C^n) = O(C^n)
我们只关心复杂度中最重要的部分，因此在大 O 表示法中通常不考虑常量。
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