Algorithm 算法分析中的增长率顺序

按渐近增长率对以下函数进行排序：

1）4nlogn+2n.

2）2^10.

3）2^logn.

4）3n+100logn.

5）4n.

6）2^n.

7）n^2+10n.

8）n^3.

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9）nlogn.

您需要查看支配部分，例如，如果您有f1（n）+f2（n），则可以将abs（f1（n）/f2（n））n的极限取为无穷大，如果结果为0，则f2为支配，如果它变为无穷大，则f1为支配

O（1）：2）

O(n):3,4,5)

O（非登录）：1），9）

O（n^2）：7）

O（n^3）：8）

O（2^n）：6）

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按顺序排序。一般情况下，功能运行时间按以下顺序增加： 常数、线性、Nlog（N）、二次、多项式、指数

看看这个等式的主导因素

依次为：

2^10（常数）

4n（线性）

3n+100log（n）（线性但有额外对数项）

nlog（n）

4nLog（n）+2n

n^2+10n（多项式）

2^log（n）

n^3

2^n

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6>8>7>1>9>5>4>3>2

我建议您首先根据指数增长、幂增长还是对数增长对它们进行排序。供初学者使用

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还要了解对数。

6>8>7>1>9>5>4>3>2。我建议您首先根据指数增长、幂增长还是对数增长对它们进行排序。对于初学者来说，我投票将这个问题作为离题题来结束，因为它不是一个真正的编程问题。普通数学或CS.2^log（n）都不会大于n^3。2^logn（n）我们不应该把2^logn放在n^3之后吗，因为它是指数型的，也是对数型的，所以你成功地接受了唯一错误的答案。