长度为2n的多项式,可以分解为3次长度为n的乘法 运行时间 T(n)=3*T(n/2) 可以得复杂度为N^(log3) 我是说的两个n项的多项式,还有另一种快速傅里叶变换的算法,复杂度是(N*log(N)) 结果一 题目 多项式乘法分治算法的时间复杂度怎样计算? 答案 长度为2n的多项式,可以分解为3次长度为n的乘法 运行时间 ...
多项式时间近似方案的时间复杂度是P(n, 1/ e) , P是多项式函数。 答案 解析收藏 反馈 分享
《算法导论》给出的定义:在多项式时间内可解的问题为P问题(Polynomial Problem,多项式问题)。 更为具体的是:P问题指可以在多项式时间内求解的问题,例如:时间复杂度为O(nlog(n))的快速排序和堆排序,O(n2)O(n^2)的冒泡排序和直接选择排序算法都是P问题,也就是多项式时间算法。相反,时间复杂度为O(nlogn)O(n^...
混合线性和多项式时间的算法的时间复杂度是PSPACE(多项式空间)。 PSPACE是一个复杂性类,表示可以在多项式空间内解决的问题。混合线性和多项式时间的算法是指同时利用线性时间和多项式时间来解决问...
大O符号表示算法的上界,即算法的最坏情况运行时间。例如,如果一个算法的运行时间是O(n^2),那么它的时间复杂度就是多项式时间复杂度的。 在计算多项式时间复杂度时,我们可以根据算法的不同部分来计算每个部分的时间复杂度,然后将它们相加得到整个算法的时间复杂度。例如,如果一个算法有两个循环,第一个循环的时间...
从上面直到为1/e为指数的时间复杂度的,但是没关系,这个是系统运行前预处理阶段完成的,然后运行阶段,任意给一个任务集,只需要进行round up修改为有序对,然后和查找表中的进行匹配(就是每个分量都小于查找表中某个有序对即可,这个匹配过程是多项式时间复杂度的),然后就能知道分配成功或者失败了,成功也能知道具体...
多项式时间复杂度算法都是近似算法 多项式时间复杂度算法是一种近似算法,其特点是在输入规模增长的情况下,其运行时间以多项式函数的形式增长。这意味着算法的运行时间在可接受的范围内,不会随着输入规模的增加而变得过于庞大。 与指数时间复杂度算法相比,多项式时间复杂度算法更加高效。在实际应用中,我们经常需要解决的...
俩者的概念:时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。时间和空间(即寄存器)都是计算机资源的重要体现,而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少。 时间复杂度: 1: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...
根据算法复杂度的性质,子集问题的算法复杂度必然小于或等于整个点集的算法复杂度。因此,如果能够证明在这种复杂度较低的子集情形下,最优算法仍然需要指数级时间复杂度才能解决,则必然不存在多项式时间复杂度的算法,且可以得出结论:旅行商问题的整体算法复杂度必然在指数级及以上。
多项式时间复杂度就是存在一个(与n无关的)正数p使得时间复杂度为O(n^p)(√n)!的增长速度要快于任何多项式, 如果把大O记号换成大Theta记号, 那么Theta[(√n)!]一定不是多项式时间复杂度, 因为由Stirling公式, Theta[(√n)]=Theta(√n^{√n+1/2}/e^{√n}), 当n充分大时大于任何n^p....