プログラミング
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漸近表記-O()、o()、Ω()、ω()、およびθ()


漸近表記

漸近表記は、漸近分析のアルゴリズムの複雑さを表すために使用されます。これらの表記は、複雑さを表す数学的ツールです。一般的に使用される表記法は3つあります。

ビッグオー表記

Big-Oh(O)表記は、関数f(n)の上限を定数係数内に与えます。

リトルo表記

Big-Oh、Big-Omega、Big-Thetaの表記を除いて、他にもいくつかの表記があります。小さな表記はその1つです。

厳密にできない上限を表すために、小さな表記が使用されます。言い換えれば、f(n)の上限が緩い。

ビッグオメガ表記

ビッグオメガ(Ω)表記は、関数f(n)の下限を一定の係数内に与えます。

リトルω表記

もう1つの漸近表記は、小さなオメガ表記です。 (ω)で表されます。

リトルオメガ(ω)表記は、f(n)の緩い下限を表すために使用されます。

ビッグシータ表記

Big-Theta(Θ)表記は、関数f(n)の限界を一定の係数内に与えます。


  1. ランダウの記号(O)

    漸近表記 漸近表記は、漸近分析のアルゴリズムの複雑さを表すために使用されます。これらの表記は、複雑さを表す数学的ツールです。一般的に使用される表記法は3つあります。 ビッグオー表記 Big-Oh(O)表記は、関数f(n)の上限を定数係数内に与えます。 f(n)=O(g(n))と書くと、正の定数n0とcがあり、n0の右側で、f(n)は常にc * g(n)以下になります。 O(g(n))={f(n):すべてのn≤n0に対して、0≤f(n)≤cg(n)となる正の定数cおよびn0が存在します}

  2. 漸近的な複雑さ

    漸近解析 漸近解析を使用すると、入力サイズに基づいてアルゴリズムのパフォーマンスについてのアイデアを得ることができます。正確な実行時間を計算する必要はありませんが、実行時間と入力サイズの関係を見つける必要があります。入力のサイズが大きくなるときは、実行時間を追跡する必要があります。 スペースの複雑さについては、アルゴリズムを完了するためにメインメモリ内のどのくらいのスペースが占有されているかという関係または関数を取得することが目標です。 漸近的振る舞い 関数の場合f(n) 漸近的な振る舞いは、nが大きくなるにつれてf(n)が大きくなることです。小さい入力値は考慮されません。私たちの仕事は