时间复杂度升序
Time complexity in ascending order
以下函数的增长率从小到大的顺序是什么：
2^((logn)^1/2)
2^n
- 2^(n/2)
- n^(4/3)
- n(logn)^3
- n^logn
- 2^(n^2)
n!
log n 以 2 为底。
我们可以立即推断出n!是最高阶，因为它等于
...并且 n^n 部分远远超过任何其他功能。
自
我们可以推导出 (1) 小于其他以 n 为底的函数，例如(4)、(5) 和 (6)。事实上它比其他功能全部少。
(3) < (2)，因为后者是前者的平方。
(2) < (7)，因为后者是前者的n.
(4) < (6)，因为 log n > 4/3.
从 this post 开始，log n 的增长速度比 n 的任何正能量都慢。因此：
因此 (5) < (4), (6)
使用对数定律变换，我们得到以下结果：
因此 (6) < (3).
编译上述所有推理步骤，我们推导出升序为：
(1).
(5).
(4).
(6).
(3).
(2).
(7).
(8).
以下函数的增长率从小到大的顺序是什么：
2^((logn)^1/2)
2^n
- 2^(n/2)
- n^(4/3)
- n(logn)^3
- n^logn
- 2^(n^2)
n!
log n 以 2 为底。
我们可以立即推断出
n!是最高阶，因为它等于...并且
n^n部分远远超过任何其他功能。自
我们可以推导出 (1) 小于其他以
n为底的函数，例如(4)、(5) 和 (6)。事实上它比其他功能全部少。(3) < (2)，因为后者是前者的平方。
(2) < (7)，因为后者是前者的
n. 次方
(4) < (6)，因为
log n > 4/3.从 this post 开始，
log n的增长速度比n的任何正能量都慢。因此：因此 (5) < (4), (6)
使用对数定律变换，我们得到以下结果：
因此 (6) < (3).
编译上述所有推理步骤，我们推导出升序为：
(1).
(5).
(4).
(6).
(3).
(2).
(7).
(8).