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一元多项式相加复杂度
分析计算
一元多项式的加法
、减法、乘法的时间和空间
复杂度
答:
m阶和n阶
多项式的加法
、减法,
复杂度
是O(n+m),空间复杂度也是O(n+m)。这个肯定是无悬念的 m阶和n阶多项式的乘法,朴素算法时间复杂度是O(n*m),空间复杂度O(n+m)。如果使用傅里叶变换来来做多项式乘法,时间复杂度可以做到O((n+m)*log(n+m)),比朴素算法低,空间复杂度仍然是O(n+m...
一元多项式
(
加法
、减法、乘法)时间和空间
复杂度
计算和比较
答:
2、空间
复杂度
:加减法:两个
多项式
原地合并为O(1),需要开辟新空间则为O(m + n)乘法:一般最坏是O(mn)
编写算法,求
一元多项式
Pn(x)=a0+a1x+a2x2+a3x3+...+anxn的值Pn(x0...
答:
pn(x)=mum
一个
多项式
的算法
复杂度
请问下面这个多项式的算法复杂度怎么算?
答:
一步一步放宽限制,忽略低阶项。问题中的忽略低阶项考虑到了当n=1时也成立,所以使用了这种化简方式,严谨。一般讨论算法
复杂度
,都是假设n足够大,直接忽略低阶项和高阶项的常数系数,如下:当n足够大时,sqrt(5n*(3n*(n+2)+4)+6)<sqrt(n*n*n)=n^1.5。
编写一个求
一元多项式
的值Pn(x0)的算法,分析算法的时间
复杂度
,并在ma...
答:
技术提示:若n为偶数:x^n可以转换为x^(n/2)*x^(n/2)若n为奇数:x^n可以转换为x^(n/2)*x^(n/2)*x 所以单项的时间
复杂度
为log(n)(就带到这了,作业还是自己动手吧:P)
霍纳法则(Horner Rule)--计算
多项式
的值
答:
,a n ,和x的序列,要对
多项式
P n (x)= a n x n +a n-1 x n-1 +…+a 1 x+a 0 求值,直接方法是对每一项分别求值,并把每一项求的值累加起来,这种方法十分低效,时间
复杂度
O(n k )。 有没有更高效的算法呢?答案是肯定的。通过如下变换我们可以得到一种快得多的算法...
多项式
算法?
答:
定义:若存在一个常数C,使得对于所有n>=0,都有|f(n)| <= C*|g(n)|,则称函数f(n)是O(g(n))。时间
复杂度
是O(p(n))的算法称为
多项式
时间算法,这里p(n)是关于n的多项式。不能够这样限制时间复杂度的算法被称为指数时间算法。例如:时间复杂度为O(nlog(n))、O(n^3)的算法都是...
程序设计
一元多项式
答:
同时p[]和q[]的各系数是从x^(m-1)和x^(n-1)到x^0前的系数,比如px=3x^3+2x+1,qx=x^2-11x+3,那么m=4,n=3,px和qx的系数分别为 3,0,2,1和1,-11,3 / /*
多项式加法
程序*/ include <stdio.h> include <stdlib.h> include <math.h> define MAX 50 void npadd(double p...
请问什么是
多项式
时间
复杂度
?若一个算法的时间复杂度为O[(√n...
答:
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....
多项式
的次数是指什么
答:
多项式的次数决定了某些运算是可行还是不可行。例如,两个
多项式相加
或相减时,它们的次数可以不同。但若要相乘或求根,则必须满足特定的次数关系。4、表示
复杂度
:多项式的次数反映了多项式的复杂程度。次数越高,多项式通常包含的信息量越大,同时也更难处理和理解。以上内容参考:百度百科-多项式的次数 ...
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