Bài viết Big O Notation Là Gì thuộc chủ đề về Hỏi đáp thắc mắt đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng Asianaairlines.com.vn tìm hiểu Big O Notation Là Gì trong bài viết hôm nay nha !
Các bạn đang xem bài : “Big O Notation Là Gì”

Đôi khi tôi thấy (n) với biểu tượng strange lạ với một cái gì đó ở giữa nó, và đôi khi chỉ là O (n). Có phải chỉ là sự lười biếng khi gõ bởi vì không ai biết cách gõ biểu tượng này, hoặc nó có nghĩa gì đó khác nhau?

Giải thích ngắn gọn:

Nếu một thuật toán là (g (n)), điều đó có nghĩa là thời gian chạy của thuật toán khi n (kích thước đầu vào) lớn hơn tỷ lệ với g (n).

Bạn đang xem: Big o notation là gì

Nếu một thuật toán là O (g (n)), điều đó có nghĩa là thời gian chạy của thuật toán khi n lớn hơn là nhất tỷ lệ với g (n).

Thông thường, ngay cả khi mọi người nói về O(g(n)) họ thực sự có nghĩa là Θ (g (n)) nhưng về mặt kỹ thuật, có một sự khác biệt.

Kỹ thuật hơn:

O (n) đại diện cho giới hạn trên. (N) có nghĩa là ràng buộc chặt chẽ. (N) đại diện cho giới hạn dưới.

f(x) = Θ(g(x)) iff f(x) = O(g(x)) and f(x) = Ω(g(x))

Về cơ bản khi chúng ta nói một thuật toán là O (n), thì đó cũng là O (n2), Trên1000000), O (2n), … nhưng thuật toán Θ (n) là không (n2).

Trong thực tế, vì f(n) = (g (n)) có nghĩa là cho các tổng giá trị đủ lớn của n, f(n) khả năng được ràng buộc trong c1g (n) và c2g (n) cho một vài tổng giá trị của c1 và C2, tức là tốc độ tăng trưởng của f không có triệu chứng bằng g: g khả năng là giới hạn dưới và giới hạn trên của f. Điều này trực tiếp ngụ ý f khả năng là giới hạn dưới và giới hạn trên của g là tốt. Hậu quả là,

f(x) = Θ(g(x)) iff g(x) = Θ(f(x))

Tương tự, để hiển thị f(n) = (g (n)), đủ để hiển thị g là giới hạn trên của f (tức là f(n) = O(g(n))) và f là giới hạn dưới của g (tức là f(n) = Ω (g (n)) giống hệt như g(n) = O (f (n))). Chính xác,

f(x) = Θ(g(x)) iff f(x) = O(g(x)) and g(x) = O(f(x))

mặt khác còn có các ký hiệu little-oh và little-omega (ω) đại diện cho giới hạn trên và dưới lỏng lẻo của một chức năng.

Để tóm tắt:

f(x) = O(g(x)) (big-oh) có nghĩa là tốc độ tăng trưởng của f(x) là không có triệu chứng ít hơn hoặc bằng đến tốc độ tăng trưởng của g(x).

Nhiều Bạn Cũng Xem  Molecule Là Gì - Nghĩa Của Từ Molecule

f(x) = Ω(g(x)) (big-omega) có nghĩa là tốc độ tăng trưởng của f(x) là không có triệu chứng lớn hơn hoặc bằng tốc độ tăng trưởng của g(x)

f(x) = o(g(x)) (little-oh) có nghĩa là tốc độ tăng trưởng của f(x) là không có triệu chứng ít hơn tốc độ tăng trưởng của g(x).

f(x) = ω(g(x)) (ít omega) có nghĩa là tốc độ tăng trưởng của f(x) là không có triệu chứng lớn hơn tốc độ tăng trưởng của g(x)

f(x) = Θ(g(x)) (theta) có nghĩa là tốc độ tăng trưởng của f(x) là không có triệu chứng cũng như với tốc độ tăng trưởng của g(x)

Để thảo luận chi tiết hơn, bạn khả năng đọc định nghĩa trên Wikipedia hoặc tham khảo sách giáo khoa cổ điển như Giới thiệu về thuật toán của Cormen et al.

Có một cách đơn giản (một mẹo, tôi đoán vậy) để nhớ ký hiệu nào có nghĩa là gì.

Tất cả các ký hiệu Big-O khả năng được coi là có một thanh.

Khi nhìn vào một, thanh nằm ở dưới cùng, vì thế, nó là một giới hạn dưới (tiệm cận).

Khi nhìn vào một, thanh rõ ràng là ở giữa. vì thế, nó là một (không triệu chứng) ràng buộc chặt chẽ.

Khi viết tay O, bạn thường hoàn thành ở trên cùng và vẽ một hình vuông. vì thế O(n) là giới hạn trên của hàm. Công bằng mà nói, cái này không vận hành với hầu hết các phông chữ, nhưng nó là sự biện minh ban đầu của các tên.

Xem thêm: Văn Hóa Công Ty Là Gì, Văn Hóa công ty Là Gì

Thay vì cung cấp một định nghĩa lý thuyết, đã được tóm tắt rất hay ở đây, tôi sẽ đưa ra một ví dụ đơn giản:

Giả sử thời gian chạy của f(i) là O(1). Dưới đây là một đoạn mã có thời gian chạy tiệm cận là Θ(n). Nó luôn luôn gọi hàm f(…)n lần. Cả giới hạn dưới và giới hạn trên là n.

for(int i=0; iĐoạn mã thứ hai bên dưới có thời gian chạy tiệm cận là O(n). Nó gọi hàm f(…)nhiều nhấtn lần. Giới hạn trên là n, nhưng giới hạn dưới khả năng là Ω(1) hoặc Ω(log(n)), tùy thuộc vào những gì xảy ra bên trong f2(i).

for(int i=0; i
A biểu đồ khả năng làm cho các câu trả lời trước dễ hiểu hơn:

-Ký hiệu – Cùng thứ tự | Ký hiệu O – Giới hạn trên

*
*

Bằng tiếng Anh,

Ở bên trái, lưu ý rằng có một giới hạn trên và giới hạn dưới là cả hai cùng một thứ tự cường độ (tức là g (n) ). Bỏ qua các hằng số và nếu giới hạn trên và giới hạn dưới có cùng độ lớn, người ta khả năng nói một cách hợp lệ f (n) = Θ (g (n)) hoặc f (n) nằm trong theta lớn của g (n) .

Bắt đầu với bên phải, ví dụ đơn giản hơn, nó nói rằng giới hạn trên g (n) chỉ đơn giản là thứ tự cường độ và bỏ qua hằng số c (giống như tất cả ký hiệu O lớn ).

Nhiều Bạn Cũng Xem  ' La Vie En Rose Là Gì, Cuộc Đời Màu Hồng (La Vie En Rose)

Theta là một cách viết tắt để nói đến một tình huống đặc biệt trong đó chữ O và Omega lớn giống nhau.

vì thế, nếu một người bắt buộc The Theta is expression q, thì họ cũng nhất thiết phải tuyên bố rằng Big O is expression q và Omega is expression q.

Tương tự thô:

Nếu: Theta tuyên bố, “Con vật đó có 5 chân.” sau đó nó nói rằng: Big O là đúng (“Con vật đó có ít hơn hoặc bằng 5 chân.”) và Omega là đúng (“Con vật đó có nhiều hơn hoặc bằng 5 chân.”)

Đây chỉ là một sự tương tự thô vì các biểu thức không nhất thiết phải là các số chi tiết, mà thay vào đó là các hàm có độ lớn khác nhau như log (n), n, n ^ 2, (v.v.).

Kết luận: công ty chúng tôi coi O lớn, lớn và lớn Ω là điều tương tự.

Tại sao? Tôi sẽ nói lý do dưới đây:

Đầu tiên, tôi sẽ làm rõ một tuyên bố sai, một vài người nghĩ rằng công ty chúng tôi chỉ quan tâm đến sự phức tạp thời gian tồi tệ nhất, vì thế công ty chúng tôi luôn dùng chữ O lớn thay vì lớn. Tôi sẽ nói người đàn ông này là nhảm nhí. Giới hạn trên và dưới được dùng để mô tả một chức năng, không được dùng để mô tả độ phức tạp thời gian. Hàm thời gian tồi tệ nhất có giới hạn trên và dưới của nó; chức năng thời gian tốt nhất cũng có giới hạn trên và dưới của nó.

Để giải thích rõ ràng mối quan hệ giữa O lớn và lớn, tôi sẽ giải thích mối quan hệ giữa O lớn và o nhỏ trước. Từ định nghĩa, chúng ta khả năng đơn giản biết rằng o nhỏ là tập con của O lớn. Ví dụ:

T (n n ^ 2 + n, chúng ta khả năng nói T (n) = O (n ^ 2), T (n) = O (n ^ 3), T (n) = O (n ^ 4). Nhưng đối với o nhỏ, T (n) = o (n ^ 2) không đáp ứng định nghĩa của o nhỏ. vì thế, chỉ T (n) = o (n ^ 3), T (n) = o ( n ^ 4) đúng với o nhỏ. T (n) = O (n ^ 2) dự phòng là gì? Nó lớn θ!) ==

Nói chung, chúng ta nói O lớn là O (n ^ 2), khó khả năng nói T (n) = O (n ^ 3), T (n) = O (n ^ 4). Tại sao? Bởi vì công ty chúng tôi coi O lớn là lớn θ trong tiềm thức.

Tương tự, công ty chúng tôi cũng coi lớn Ω là lớn θ trong tiềm thức.

Nhiều Bạn Cũng Xem  CÁCH SE KHÍT LỖ CHÂN LÔNG TO _ LẤY MỤN ĐẦU ĐEN HIỆU QUẢ CHỈ TRONG 2 TUẦN ????Thiều Huyên ????

Trong một từ, chữ O lớn, lớn θ và lớn Ω không giống nhau từ các định nghĩa, nhưng chúng là cùng một thứ trong miệng và não của chúng ta.

Xem thêm: Freesync Là Gì – Amd Freesync Và Những Điều Bạn Cần Biết

dùng giới hạn

Chúng ta hãy xem xét f(n) > 0 và g(n) > 0 cho tất cả n. Bạn khả năng cân nhắc điều này vì thuật toán thực nhanh nhất có ít nhất một thao tác và hoàn thành việc thực hiện sau khi bắt đầu. Điều này sẽ đơn giản hóa phép tính, bởi vì chúng ta khả năng dùng tổng giá trị (f(n)) thay vì tổng giá trị tuyệt đối (|f(n)|).

f(n) = O(g(n))

Chung :

f(n) 0 ≤ lim ──────── Dành cho g(n) = n :

f(n) 0 ≤ lim ──────── Ví dụ :

Expression Value of the limit————————————————n = O(n) 11/2*n = O(n) 1/22*n = O(n) 2n+log(n) = O(n) 1n = O(n*log(n)) 0n = O(n²) 0n = O(nⁿ) 0Counterexamples :

Expression Value of the limit————————————————-n ≠ O(log(n)) ∞1/2*n ≠ O(sqrt(n)) ∞2*n ≠ O(1) ∞n+log(n) ≠ O(log(n)) ∞

f(n) = Θ(g(n))

Chung :

f(n) 0 Dành cho g(n) = n :

f(n) 0 Ví dụ :

Expression Value of the limit————————————————n = Θ(n) 11/2*n = Θ(n) 1/22*n = Θ(n) 2n+log(n) = Θ(n) 1Counterexamples :

Expression Value of the limit————————————————-n ≠ Θ(log(n)) ∞1/2*n ≠ Θ(sqrt(n)) ∞2*n ≠ Θ(1) ∞n+log(n) ≠ Θ(log(n)) ∞n ≠ Θ(n*log(n)) 0n ≠ Θ(n²) 0n ≠ Θ(nⁿ) 0

Chuyên mục: Hỏi Đáp

Các câu hỏi về Big O Notation Là Gì

Team Asinana mà chi tiết là Ý Nhi đã biên soạn bài viết dựa trên tư liệu sẵn có và kiến thức từ Internet. Dĩ nhiên tụi mình biết có nhiều câu hỏi và nội dung chưa thỏa mãn được bắt buộc của các bạn.

Thế nhưng với tinh thần tiếp thu và nâng cao hơn, Mình luôn đón nhận tất cả các ý kiến khen chê từ các bạn & Quý đọc giả cho bài viêt Big O Notation Là Gì

Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê Big O Notation Là Gì hãy cho chúng mình biết nha, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình nâng cao hơn hơn trong các bài sau nha <3 Chốt lại nhen <3 Bài viết Big O Notation Là Gì ! được mình và team xem xét cũng như tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết Big O Notation Là Gì Cực hay ! Hay thì hãy ủng hộ team Like hoặc share. Nếu thấy bài viết Big O Notation Là Gì rât hay ! chưa hay, hoặc cần bổ sung. Bạn góp ý giúp mình nha!!

Các Hình Ảnh Về Big O Notation Là Gì

Big O Notation Là Gì

Các từ khóa tìm kiếm cho bài viết #Big #Notation #Là #Gì

Tra cứu thêm báo cáo về Big O Notation Là Gì tại WikiPedia

Bạn hãy xem nội dung về Big O Notation Là Gì từ trang Wikipedia tiếng Việt.◄

Tham Gia Cộng Đồng Tại

???? Nguồn Tin tại: https://asianaairlines.com.vn

???? Xem Thêm Câu Hỏi- Giải Đáp tại : https://asianaairlines.com.vn/wiki-hoi-dap/