n^100+2^n的大O表示法是O(2^n)。
在计算机科学中,大O表示法用于描述算法的时间复杂度或空间复杂度。它表示算法的运行时间或空间需求与问题规模的增长率之间的关系。
对于表达式n^100+2^n,当n趋近于无穷大时,2^n的增长速度远远超过n^100。因此,我们可以忽略n^100,只考虑2^n。在大O表示法中,我们只关注增长最快的项,即O(2^n)。
O(2^n)表示算法的时间复杂度或空间复杂度随着问题规模n的增长呈指数级增长。这意味着随着n的增大,算法的执行时间或所需的空间将呈现出非常快速的增长。
对于这个问题,一个应用场景是在密码学中的暴力破解攻击。当n表示密码的位数时,2^n表示可能的密码组合数量。因此,对于较长的密码,暴力破解攻击将需要非常长的时间。
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