アルゴリズムの複雑さの分析 - データ構造の見直し

アルゴリズムの複雑さの解析

TrueまたはFalse

1. アルゴリズムと空間の複雑さの時間計算量解析の分析の2つの側面。T

2. \（^ N 2logN \）と\（NlogN ^ 2 \）は、同じ成長率を持っています。Fの
   分析：前者は、正方形の二階で二回立方ため、です。

3. \（2 ^ N \）と\（N ^ N \）同じ成長率を持っています。Fの
   分析：以下の成長率よりも指数関数オーダー階乗は以下である\（N ^ N \）

4. \（（NlogN）/ 1000 \ ） である\（O（N）\） 。F

5. いずれの場合においても、時間複雑である\（O（N ^ 2） \） よりアルゴリズムの時間複雑さの\（O（N * LOGN） \） アルゴリズムに要する時間が長くなります。F

6. いくつかのアルゴリズムでは、問題の規模の拡大に伴い、過ごした時間は、必ずしも単調増加ではありません。T

複数の選択肢

関数の問題

詳細な知識ポイント