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

f(n)在O( g(n) )中,它能有与g(N)相同的增长吗?

在给出答案之前,我想先解释一下问题中的一些概念。

  1. f(n)和g(n):这里的f(n)和g(n)是函数,表示随着输入规模n的增长,函数的执行时间或者资源消耗等指标的增长情况。
  2. O( g(n) ):这是一种表示算法复杂度的记号,表示函数f(n)的增长情况不会超过g(n)的增长情况。具体来说,如果f(n)在O( g(n) )中,意味着存在一个常数C和一个正整数N,使得对于所有n>N,f(n) <= C * g(n)。

现在来回答问题:f(n)在O( g(n) )中,它能有与g(N)相同的增长吗?

根据O记号的定义,f(n)在O( g(n) )中意味着f(n)的增长情况不会超过g(n)的增长情况。因此,f(n)不可能有与g(n)相同的增长。

举个例子来说明,假设f(n) = n^2,g(n) = n。显然,f(n)的增长情况是二次的,而g(n)的增长情况是线性的。因此,f(n)在O( g(n) )中,但它的增长情况与g(n)不同。

总结起来,f(n)在O( g(n) )中,它不可能有与g(n)相同的增长。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 数据结构与算法系列之时间复杂度

    上一篇《数据结构和算法》中我介绍了数据结构的基本概念,也介绍了数据结构一般可以分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构分为集合结构、线性结构、树形结构和图形结构。物理结构分为顺序存储结构和链式存储结构。并且也介绍了这些结构的特点。然后,又介绍了算法的概念和算法的5个基本特性,分别是输入、输出、有穷性、确定性和可行性。最后说阐述了一个好的算法需要遵守正确性、可读性、健壮性、时间效率高和存储量低。其实,实现效率和存储量就是时间复杂度和空间复杂度。本篇我们就围绕这两个"复杂度"展开说明。在真正的开发中,时间复杂度尤为重要,空间复杂度我们不做太多说明。

    03

    算法的时间复杂度和空间复杂度-总结[通俗易懂]

    通常,对于一个给定的算法,我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性,这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式,如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上,第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级,在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此,作为程序员,掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。

    02
    领券