1樓：武當單挑王
第一個第二個問題，就相當於你高中學的f(x)，沒什麼實際意義，也不用糾結
為什麼用t表示呢，代表時間
而一般所說的時間複雜度，都是用大o表示的
你學過函式應該知道，次數最高的那項對函式的增長影響最大，所以這裡可以忽略其他低次項
前面的係數也可以省去，對於這個程式的就是o(n2)
2樓：幻世萌
線性疊加起來不影響漸進複雜度,就這麼簡單.
大o表示法表示的是演算法的漸進複雜度,他的意思是說,表示一個演算法的計算量與其接受的資料之間的一個攀升關係.而不是代表絕對的計算量.
比如o(n)表示線性漸進,也就是說,當資料量n提升的時候,演算法的複雜度會跟著程線性上升.
而o(n^2)表示二次漸進,當資料量翻一倍,計算量就變成4倍.
以此類推.
所以這裡面,常熟係數是沒有任何影響的,無論實際上計算量是n還是2n,計算量的上升速度都是線性的,都表示為o(n)
由於t1和t2是線性疊加的,所以他們並不影響漸進速度.
或者換一種方式,t1(n)+t2(n) = o(2f(n)) = o(f(n)) 因為常數係數沒有影響.
3樓：匿名使用者
你學過極限沒，知不知道等價無窮
C C資料結構 演算法，C C 資料結構 演算法
我建議還是學資料結構和演算法 資料結構和演算法只是一種思維方法 是任何語言都必須的c和c 只是個工具 就好比你買了輛客車用來代步 你接下來是該學開車呢還是再去買一輛轎車呢？你不會開車買再多車也沒用 而資料結構演算法什麼的就是開車的方法 任何程式到後來都歸咎到了資料結構和演算法 最好先學c 後學資料結...
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