我有以下两种算法。我的分析说，他们两个都是O（m ^ 2 + 4 ^ n），也就是说，它们对于大数是等效的。这
我正在学习分析使用Big-O表示法的算法。我正在研究Ranum＆Miller的<a href="https://rads.stackoverflow.com/amzn/click/c
在Java中，有一个<a href="https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/docs/api/java.base/java/math/BigInteger.html" rel="nofollow nore
我对这个话题非常陌生，我正在尝试掌握与渐近符号有关的所有内容。我想请您对以下问题发表意见：</
<a href="https://i.stack.imgur.com/Rrs8W.png" rel="nofollow noreferrer">The screenshot of the question</a>
我的计算是：</p
这是我要查找的大theta的一些代码段：
<pre><code>i = 1
while i ≤ n do #loops Θ(n) times
A[i] = i
我正在使用Kubernetes C＃客户端通过更改具有特定映像名称的容器中的映像标签来修补集群中的部署。
我正在编写一个程序，以获取10个用户输入值（1-100），并使用存储桶排序将其根据用户喜好按升序或降
a）<code>f(n) = n^n + 6n^5 – 11</code> = O（n ^ n）。
理由：任何大于或等于7的整数都将使n ^ n成为主导。
<p
我想说的是它最差的时间复杂度仍然是n log n。仅仅因为我使用中间元素作为枢轴，所以即使数组已经排
它们是否都属于2 ^ n（即指数函数的增长顺序？）
<pre><code>public class Question2 {
//running time of function is N!!!!!!
public static boolean isThere(int[] array, int num,
假设我有以下代码示例：
<pre><code>int number;
for(int i = 0; i < A; i++)
for(int j = 0; j < B; j++)
if(i
<pre><code>int function8(int N) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) sum += 1;
if (N > 1)
return sum + function8(N
我了解到，给定时间函数<code>ReactDOM.render(
<App mapboxApiAccessToken={"sjdd"} />,
document.getElementById(
因此，对于数据结构，这是一段代码，我们应该为其找到运行时：
<pre><code>public static int calc( List<In
这段代码的时间复杂度是多少？
<pre><code>if not root:
return 0
if root.left is None and root.right is None:
我需要一种方法来计算以下循环的Big-theta界限，但我不确定是否可以找到一种模式：
<pre><code>public sta
我知道Big O，Theta和Omega表示法是什么，但是例如，如果我的算法是for for循环内n的for，则我的复杂度将为
我正在处理一段代码，并且正在分析其时间复杂度。我认为是O（log（n）^ 2）。谁能告诉我我是否正确，
