首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何找到{n^3}{1000} - 100n^2 - 100n +3的Θ并进行证明?

首先,我们来解释一下问题中的符号和术语:

  • Θ表示渐进性能,表示函数的上界和下界。
  • n表示一个变量,可以是任意实数。
  • ^表示乘方运算。
  • {}表示花括号,用于分组。

现在,我们来解决这个问题。

要找到{n^3}{1000} - 100n^2 - 100n +3的Θ,并进行证明,我们需要进行以下步骤:

  1. 首先,我们将表达式{n^3}{1000} - 100n^2 - 100n +3进行简化。根据乘方的运算规则,我们可以得到{n^3}{1000} - 100n^2 - 100n +3 = 1000n^3 - 100n^2 - 100n +3。
  2. 接下来,我们需要找到该表达式的上界和下界。为了简化问题,我们可以忽略低次项和常数项,因为它们对于渐进性能的分析没有影响。因此,我们可以将表达式简化为1000n^3。
  3. 现在,我们可以确定该表达式的上界和下界。根据定义,如果存在正常数c1和c2以及正整数n0,使得对于所有n≥n0,有0 ≤ c1 * f(n) ≤ g(n) ≤ c2 * f(n),其中f(n)是我们要分析的函数,g(n)是我们要比较的函数。

对于1000n^3,我们可以选择c1 = 1和c2 = 1000,然后我们可以得到0 ≤ 1 * n^3 ≤ 1000n^3 ≤ 1000 * n^3。

因此,我们可以得出结论,1000n^3的Θ为n^3,并且可以进行证明。

证明: 根据定义,我们需要证明存在正整数n0和正常数c1、c2,使得对于所有n≥n0,有0 ≤ c1 * n^3 ≤ 1000n^3 ≤ c2 * n^3。

选择c1 = 1、c2 = 1000和n0 = 1,我们可以得到对于所有n≥1,有0 ≤ 1 * n^3 ≤ 1000n^3 ≤ 1000 * n^3。

因此,我们证明了{n^3}{1000} - 100n^2 - 100n +3的Θ为n^3。

请注意,以上证明过程是基于对表达式的简化和渐进性能的定义进行的。这个证明过程适用于任何给定的n值,而不仅仅是特定的n值。

相关搜索:在Sikuli中,如何找到并点击至少3张相同的图片?Max-Heapify中的最坏情况 - 你如何得到2n/3?如何为2个3人的球队进行所有可能的配对如何在2个数据帧的3列中找到最接近的值?如何找到n-gram的频率并使用R在单词云中进行可视化?如何在SELENIUM Python3上找到并点击“卖东西”按钮(遵循我的代码)如何将2d矩阵添加到3d数组中并保留3d数组的形状?如何使用numpy对3D数组的内部2d数组进行排序?正在获取: ValueError:需要的ndim=3,找到的ndim=2。在tensorflow的keras模块中运行model.fit()时收到的完整形状:[100,1000如何在NumPy中对基于2D数组的3D数组进行索引?(fmap.fmap) sum是如何在Haskell中进行[1,2,3]类型检查的?如何创建一个3D (shape=m,n,o)数组,其索引是由2D数组(shape=m,n)给出的?3表-来自tb1的FK完整性不好。tb2和tb3都很好。tb1是主要的-如何比较并找出tb2和tb3中哪些id不好?如何在使用boto3的私有网络中找到最昂贵的X个EC2实例(包括EBS)?我可以使用亚马逊网络服务的S3进行托管,并使用EC2处理我的表单提交吗?如何从S3下载并只打开bzip2的第一个模块?如何在c# c++中创建一个2d数组[n,3]以获取用户的字符串输入如何在Python3中定义对数组进行排序并返回只存在一次而不是两次的函数如何跨来自COL1的唯一COL2和COL3值对唯一CSV值进行分组Javascript -如何创建一个小函数来检查A =1和B=3/4/5,并对A的8个值进行检查?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

文心一言 VS chatgpt (4)-- 算法导论2.2 1~2

# 一、用O记号表示函数(n ^ 3)/1000-100(n^2)-100n3。...文心一言: chatgpt: 可以使用大 O 记号表示该函数渐进复杂度,即: f(n) = \frac{n^3}{1000} - 100n^2 - 100n^{13} = O(n^3)....其中,O(n^3) 表示该函数在 n 趋近于无穷大时,其增长速度不超过 n^3 一个上界。 # 二、考虑排序存储在数组A 中n 个数:首先找出A 中最小元素并将其与A[1]中元素进行交换。...接着,找出A中次最小元素并将其与 A[2]中元素进行交换。对A 中前n-1个元素按该方式继续。该算法称为选择算法,写出其伪代码。该算法维持循环不变式是什么?...选择排序只需要对前 n-1 个元素进行操作,因为最后一个元素已经被确定,没有必要再去比较、交换。 选择排序最好情况与最坏情况运行时间都是 O(n^2)。

23630

文心一言 VS chatgpt (4)-- 算法导论2.2 1~2

一、用O记号表示函数(n ^ 3)/1000-100(n^2)-100n3。...文心一言: 图片 chatgpt: 可以使用大 O 记号表示该函数渐进复杂度,即: $$f(n) = \frac{n^3}{1000} - 100n^2 - 100n^{13} = O(n^3).$$...其中,$O(n^3)$ 表示该函数在 $n$ 趋近于无穷大时,其增长速度不超过 $n^3$ 一个上界。...图片 二、考虑排序存储在数组A 中n 个数:首先找出A 中最小元素并将其与A1中元素进行交换。接着,找出A中次最小元素并将其与 A2元素进行交换。对A 中前n-1个元素按该方式继续。...选择排序只需要对前 $n-1$ 个元素进行操作,因为最后一个元素已经被确定,没有必要再去比较、交换。 选择排序最好情况与最坏情况运行时间都是 $O(n^2)$。

23500
  • 对于一个运行时间为100n*n算法,要使其在同一台机器上,在比一个运行时间为2^n算法运行很快,n最小值是多少

    在《算法导论》第一部分练习中,有这样一道算法题: 1.2-3 对于一个运行时间为100n*n算法,要使其在同一台机器上,在比一个运行时间为2^n算法运行很快,n最小值是多少?...下面给出我自己解题思路: 对于100n^22^n两个算法进行比较,我们可以这样做:对100n^2-2^n操作,如果结果小于0,那么此时n就是我们所求值。...针对这一思路给出以下算法实现: 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7 * 《算法导论》第一部分:练习1.2...-3:对于一个运行时间为100n^2算法,要使其在同一台机器上,比一个运行时间为2^n算 8 * 法运行得更快,n最小值是多少?...^22^n两个算法进行比较,我们可以这样做:对100n^2-2^n操作,如果结果小于0,那么此时n就是我们所求值。

    1.6K30

    永磁同步电机矢量控制(四)——simulink仿真搭建

    ) ia=sqrt(2/3)*sqrt(3/2)*Ia; % 3/2变换 N3/N2 = 2/3 且 ia + ib + ic = 0 ib=sqrt(2/3)*(...电机转矩波形 电机转矩波形稳定在额定转矩附近,在到达给定转速后迅速降低,进行维持稳定转速微调。 4.2 带载输出特性 4.2.1 带20N负载输出特性 转速波形 基本无明显速度降落。...4.2.2 带100N负载输出特性 转速波形 在突加负载100N后,速度有一个较小降落后迅速返回给定值,性能优良。...三相定子电流波形 定子三相电流与20N负载一个明显区别,在突加负载后,定子电流先增大到额定电流大小,按照最大电流升速,再减小至100N转矩所需要电流大小,稳定转速,证明PI调节器参数设定合理,...转矩波形 同上,100N转矩波形与20N转矩波形区别也在于,在突加负载后,转矩先增大到最大转矩,以最大转矩升速,再减小至维持给定转速转矩大小。

    96720

    关于时间复杂度,你不知道都在这里!

    就像上图中 O(5n^2) 和 O(100n) 在n为20之前 很明显 O(5n^2)是更优,所花费时间也是最少。...那为什么在计算时间复杂度时候要忽略常数项系数呢,也就说O(100n) 就是O(n)时间复杂度,O(5n^2) 就是O(n^2)时间复杂度,而且要默认O(n) 优于O(n^2) 呢 ?...线性阶 < O(n^2)平方阶 < O(n^3)(立方阶) < O(2^n) (指数阶) 但是也要注意大常数,如果这个常数非常大,例如10^7 ,10^9 ,那么常数就是不得不考虑因素了。...复杂表达式化简 有时候我们去计算时间复杂度时候发现不是一个简单O(n) 或者O(n^2), 而是一个复杂表达式,例如: O(2*n^2 + 10*n + 1000) 那这里如何描述这个算法时间复杂度呢...也可以用另一种简化思路,其实当n大于40时候, 这个复杂度会恒小于O(3 * n^2), O(2 * n^2 + 10 * n + 1000) < O(3 * n^2),所以说最后省略掉常数项系数最终时间复杂度也是

    1.3K40

    究竟什么是时间复杂度,怎么求时间复杂度,看这一篇就够了

    我们在决定使用那些算法时候 ,不是时间复杂越低越好,要考虑数据规模,如果数据规模很小 甚至可以用O(n^2)算法比 O(n)更合适 就像上图中图中 O(5n^2) 和 O(100n) 在n为20...那我们为什么在计算时间复杂度时候要忽略常数项系数呢,也就说O(100n) 就是O(n)时间复杂度,O(5n^2) 就是O(n^2)时间复杂度 而且要默认O(n) 优于O(n^2) 呢 ?...n)线性阶 < O(n^2)平方阶 < O(n^3)(立方阶) < O(2^n) (指数阶) 你所不知道O(logn) 我们平时说这个算法时间复杂度是logn,一定是log 以2为底n对数么?...简单O(n) 或者O(n^2), 而是一个复杂表达式,例如: O(2*n^2 + 10*n + 1000) 那这里我们通常如何描述这个算法时间复杂度呢,一种方法就是简化法 去掉运行时间中加法常数项...:我们这个算法算法时间复杂度是 O(n^2) 也可以用另一种简化思路,当n大于40时候 , 这个复杂度 会一直小于O(3*n^2) O(2*n^2 + 10*n + 1000) < O(3*n^2

    2K10

    算法复杂度分析方法及其运用

    算法复杂度是在《数据结构》这门课程第一章里出现,因为它稍微涉及到一些数学问题,所以很多同学感觉很难,加上这个概念也不是那么具体,更让许多人复习起来无从下手,下面我们就这个问题给各位考生进行分析。...O(n^3) k次方阶O(n^k) 指数阶O(2^n) 下面我们通过例子加以说明,让大家碰到问题时知道如何去解决。...1、设三个函数f,g,h分别为 f(n)=100n^3 n^2 1000 , g(n)=25n^3 5000n^2 , h(n)=n^1.5 5000nlgn 请判断下列关系是否成立: (1) f(n...题中由于两个函数最高次项都是n^3,因此当n→∞时,两个函数比值是一个常数,所以这个关系式是成立。 ◆ (2)成立。与上同理。 ◆ (3)成立。与上同理。 ◆ (4)不成立。...(3) x=91; y=100; while(y>0) if(x>100) {x=x-10;y--;} else x ; 解答:T(n)=O(1), 这个程序看起来有点吓人,总共循环运行了1000次,但是我们看到

    25030

    【久远讲算法①】什么是时间复杂度

    #在这里n代表是某个特定数字,如果要进行代码复制,请将n改为指定数字去运行 while i > 1 : print("一")#执行一次 print("二")#执行一次 print...不不不,n你还没确定呢。 假设A执行次数是$ T(n) = 100n $,算法B执行次数是 $ T(n) = 5n^2 $ ,这辆谁大就要取决于n了。...直白讲就是,渐进复杂度就是将我们计算程序执行次数函数$T(n)$ 简化为数量级,例如 $n$、$n^2$ 、$n^3$ 等。 那我们要如何推算出时间复杂度呢?...假设算法A执行次数是$T(n) =100n$ , 时间复杂度为$O(n)=n$ 算法B执行次数是$T(n) = 5n^2$ , 时间复杂度为$O(n) = n^2$ 如果 $n=1$,使用算法A...当$n<20$时,$T(n)=100n$增长速度比$T(n)=5n^2$快 当$n>20$时,$T(n)5n^2$ 增长速度比$T(n) = 100$ 快 [比较] 可见当我们要处理对象足够大时候

    33500

    2022-07-17:1、23...n-1、nnn+1、n+2... 在这个序列中,只有一个数字有重复(n)。 这个序列是无序找到重复数字n。 这个序

    2022-07-17:1、23...n-1、nnn+1、n+2...在这个序列中,只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序找到重复数字n。这个序列是有序找到重复数字n。...= find_duplicate2(&mut arr2) { println!("未排序情况出错!...("测试结束");}// 为了测试// 绝对正确,但是直接遍历+哈希表,没有得分方法fn right(arr: &mut Vec) -> i32 { let mut set: HashSet...一个结论 return slow;}// 符合题目要求、无序数组,找重复数// 时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)// 用异或fn find_duplicate2(arr: &mut Vec...一个结论 return ans;}// 符合题目要求、有序数组,找重复数// 时间复杂度O(logN),额外空间复杂度O(1)fn find_duplicate_sorted(arr: &mut

    81310

    时间复杂度和空间复杂度详解

    如:T(n)=n 2+3n+4与T(n)=4n 2+2n+1它们频度不同,但时间复杂度相同,都为O(n 2)。...按数量级递增排列,常见时间复杂度有:常数阶O(1),对数阶O(log 2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog 2n),平方阶O(n 2),立方阶O(n 3),…, k次方阶O(n...(5)时间复杂度评价性能 有两个算法A 1和A 2求解同一问题,时间复杂度分别是T 1(n)=100n 2,T 2(n)=5n 3。...(1)当输入量n<20时,有T 1(n)>T 2(n),后者花费时间较少。(2)随着问题规模n增大,两个算法时间开销之比5n 3/100n 2=n/20亦随着增大。...一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用指令、常数、变量和输入数据外,还需要一些对数据进行操作工作单元和存储一些为现实计算所需信息辅助空间。

    1.1K10

    漫画:什么是时间复杂度?

    还是有一定困难。 比如算法A相对时间是T(n)= 100n,算法B相对时间是T(n)= 5n^2,这两个到底谁运行时间更长一些?这就要看n取值了。...记作 T(n)= O(f(n)),称O(f(n)) 为算法渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 渐进时间复杂度用大写O来表示,所以也被称为大O表示法。 如何推导出时间复杂度呢?...场景1: T(n) = 3n 最高阶项为3n,省去系数3,转化时间复杂度为: T(n) = O(n) 场景2: T(n) = 5logn 最高阶项为5logn,省去系数5,转化时间复杂度为...时间复杂度巨大差异 我们来举过一个栗子: 算法A相对时间规模是T(n)= 100n,时间复杂度是O(n) 算法B相对时间规模是T(n)= 5n^2,时间复杂度是O(n^2), 算法A运行在小灰家里老旧电脑上...从表格中可以看出,当n值很小时候,算法A运行用时要远大于算法B;当n值达到1000左右,算法A和算法B运行时间已经接近;当n值越来越大,达到十万、百万时,算法A优势开始显现,算法B则越来越慢

    27520

    漫画:什么是时间复杂度?

    还是有一定困难。 比如算法A相对时间是T(n)= 100n,算法B相对时间是T(n)= 5n^2,这两个到底谁运行时间更长一些?这就要看n取值了。...记作 T(n)= O(f(n)),称O(f(n)) 为算法渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 渐进时间复杂度用大写O来表示,所以也被称为大O表示法。 如何推导出时间复杂度呢?...场景1: T(n) = 3n 最高阶项为3n,省去系数3,转化时间复杂度为: T(n) = O(n) 场景2: T(n) = 5logn 最高阶项为5logn,省去系数5,转化时间复杂度为:...时间复杂度巨大差异 我们来举过一个栗子: 算法A相对时间规模是T(n)= 100n,时间复杂度是O(n) 算法B相对时间规模是T(n)= 5n^2,时间复杂度是O(n^2), 算法A运行在小灰家里老旧电脑上...从表格中可以看出,当n值很小时候,算法A运行用时要远大于算法B;当n值达到1000左右,算法A和算法B运行时间已经接近;当n值越来越大,达到十万、百万时,算法A优势开始显现,算法B则越来越慢

    39530

    一套图 搞懂“时间复杂度”

    还是有一定困难。 比如算法A相对时间是T(n)= 100n,算法B相对时间是T(n)= 5n^2,这两个到底谁运行时间更长一些?这就要看n取值了。...记作 T(n)= O(f(n)),称O(f(n)) 为算法渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 渐进时间复杂度用大写O来表示,所以也被称为大O表示法。 如何推导出时间复杂度呢?...场景1: T(n) = 3n  最高阶项为3n,省去系数3,转化时间复杂度为: T(n) =  O(n) 场景2: T(n) = 5logn  最高阶项为5logn,省去系数5,转化时间复杂度为:...时间复杂度巨大差异 我们来举过一个栗子: 算法A相对时间规模是T(n)= 100n,时间复杂度是O(n) 算法B相对时间规模是T(n)= 5n^2,时间复杂度是O(n^2) 算法A运行在小灰家里老旧电脑上...从表格中可以看出,当n值很小时候,算法A运行用时要远大于算法B;当n值达到1000左右,算法A和算法B运行时间已经接近;当n值越来越大,达到十万、百万时,算法A优势开始显现,算法B则越来越慢

    27030

    TypeScript 原始数据类型

    ) 对象类型(复杂数据类型) 常用基本数据类型:number / string / boolean / undefined / null 自动类型判断 TS 拥有自动类型判断机制 当对变量声明和赋值时同时进行...,TS 编译器会制动判断变量类型 所以如果你变量声明和赋值是同时进行,可以省略掉类型声明 Snipaste_2021-05-18_14-07-55.jpg 类型 类型 例子 描述 number...对象 array 1, 2, 3 任意 js 数组 tuple 4, 5 元组,TS 新增类型,固定长度数组 enum enum(A, B) 枚举,TS 中新增类型 在 ES6 和 ES10 中引入了新基本数据类型...// 十六进制 let binary: number = 0b1010; // 二进制 let octal: number = 00744; // 八进制 let big: bigint = 100n...) Null类型 表示对象缺失 let nu: null = null; // 声明并已赋值(能找到,值就是null) Undefined类型 用于初始化变量为一个未定义值 let un: undefined

    80750

    2022-11-24:小团在地图上放了3个定位装置,想依赖他们进行定位! 地图是一个n*n棋盘, 有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)

    2022-11-24:小团在地图上放了3个定位装置,想依赖他们进行定位!地图是一个n*n棋盘,有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),每个值均在1,n内。...输入n,然后是3个定位装置坐标,最后是3个定位装置到信标的曼哈顿记录。输出最小字典序信标位置。1 <= 所有数据值 <= 50000。来自美团。8.20笔试。题目2。...3, 2)fmt.Println(ans)}const MAX_VALUE = 1<<31 - 1func find(n int, a, b, c []int, ad, bd, cd int) []int...{var x1 []intr1 := MAX_VALUEvar x2 []intr2 := 0var x3 []intr3 := 0if ad < r1 {x1 = ar1 = adx2 = br2...= bdx3 = cr3 = cd}if bd < r1 {x1 = br1 = bdx2 = ar2 = adx3 = cr3 = cd}if cd < r1 {x1 = cr1 = cdx2 = ar2

    49110

    常用数据结构操作与算法复杂度总结

    因此,定义算法时间复杂度(T(n)),用来描述算法执行时间随着输入规模增长将如何变化,增长速度是怎样。 在输入规模较小时,运行时间本来就少,不同算法差异不大。...在n很大时,常数c变得无关紧要,不同算法间比较主要关注f(n)部分大小。比如,在(n >> 100)时,(n^2)要比(100n)大得多,因此重点关注(n^2)和(n)增长速度差异即可。...):c⋅f(n)≤T(n)Θ(f(n)):c1⋅f(n)≤T(n)≤c2⋅f(n) 他们关系如下图所示,图片截自邓俊辉-数据结构C++描述第三版 [pm3p2c4m6h.png] 常用数据结构操作与算法复杂度...[675b1oig6o.png] [2s8jgd1h3t.png] [c0ln9j182h.png] 输入规模较小时情况 渐进复杂度分析是输入规模较大时情况,输入规模较小时呢?...这同时也给了我们在代码优化方向上启示, 一是从(f(n))上进行优化,比如使用更高级算法和数据结构; 还有是对常数(c)进行优化,比如移除循环体中不必要索引计算、重复计算等。

    1.1K20

    文心一言 VS chatgpt (2)-- 算法导论1.2

    3.路径规划算法:用于确定无人机飞行路径。 4.控制算法:用于控制无人机飞行状态。 这些算法可以根据不同应用场景和需求进行组合和优化,以实现无人机自主飞行和避障。...2.基于内容推荐算法:通过分析歌曲特征,如节奏、风格、歌词等,来预测用户对音乐喜好,给出相应推荐。...3.深度学习算法:通过对大量数据进行训练,建立多层神经网络模型,对用户兴趣和音乐偏好进行预测和推荐。 这些算法都是音乐推荐系统中常用算法,各自有其独特功能和优缺点。...因此,原不等式可转化为: 2^k < 8k 两边取对数,有: k < log2(8k) = 3log2(k) 再次两边取对数,得到: log2(k) < log2(3) 根据这个不等式,可知当 k >...# 三.n最小值为何值时,运行时间为 100n ^ 2 一个算法在相同机器上快于运行时间为 2 ^ n 另一个算法? 文心一言: chatgpt:

    18230

    常用钻夹有哪些?

    图7-49所示固定式钻模,工件以其端面和键槽与钻模上定位法兰3及键4相接触而定位。转动螺母9使螺杆2向右移动时,通过钩形开口垫圈1将工件夹紧。...松开螺母9,螺杆2在弹簧作用下向左移,钩形开口垫圈1松开绕螺钉摆下即可卸下工件。   ...该夹具结构比较简单,但每次钻孔都需要找正钻套相对钻头位置,所以辅助时间较长,而且翻转费力。因此该类夹具连同工件总重量不能太重,一般不宜超过80~100N。   ...盖板式钻模结构简单,一般多用于加工大型工件上小孔。因夹具在使用时经常搬动,故盖板式钻模重量不宜超过100N。为了减轻重量,可在盖板上设置加强筋,以减小其厚度,也可用铸铝件。   ...该滑柱式钻模用来钻、扩、铰拨叉上Ф20H7孔。工件以圆柱端面、底面及后侧面在夹具上圆锥套9、两个可调支承2及圆柱挡销3上定位。这些定位元件都装置在底座1上。

    2.2K30

    案例:FX3U模拟量输入模块使用,FX2N-2AD如何读取模拟量?

    本文介绍三菱模拟量模块FX2N-2AD基本使用。 FX3U其他模拟量模块亦可以参考此文方法。...模块需要设置存储器 本次使用到模块地址有: BFM#0:输入数据值 BFM#17:bit0表示模拟量通道指定 BIT0=0的话指的是通道1启用,BIT0=1指是通道2启用,bit1表示模拟量转换开始...把读取到数据存入D0。至此完成模拟量读取。 其余通道请按此编程实例进行编程。...其他功能请参考FX2N-2AD编程手册 注意:在装运时,对于0到10V DC模拟电压输入,此单元调整数字范围是0到4000。...当使用FX2N-2AD通过电流输入或通过0到5VDC输入时,就有必要通过偏置和增益量 进行再调节。

    16210
    领券