Algorithm 证明如果g(n)是o(f(n)),那么f(n)+g(n)是θ(f(n))
因此,我正在努力证明或反驳上述问题。我觉得这是真的,但我不知道如何表现出来 同样,问题是如果gn是of n,那么fn+gn是tafn 注意,这是一个小o,不是一个大o 到目前为止,我已经成功地证明: gn=ofn->gnAlgorithm 证明如果g(n)是o(f(n)),那么f(n)+g(n)是θ(f(n)),algorithm,math,time-complexity,little-o,Algorithm,Math,Time Complexity,Little O,因此,我正在努力证明或反驳上述问题。我觉得这是真的,但我不知道如何表现出来 同样,问题是如果gn是of n,那么fn+gn是tafn 注意,这是一个小o,不是一个大o 到目前为止,我已经成功地证明: gn=ofn->gnn,即 从 给定:gn∈ ofn 因此,在我们的例子中,对于每一个ε>0,我们可以找到一些常数N,例如+,对于我们的函数gn和fn。因此,对于n>n,我们有 我们看到,这是一个定义非常大的-Θ表示法,如++中所示,常数k_1=1,k_2=2和hn=gn+fn。因此 我们已经证明了
编辑:每个人都提供了很大的帮助,但我只能记下一个。谢谢。一种选择是,当n趋于无穷大时,取fn+gn/fn的极限。如果这收敛到一个有限的非零值,那么fn+gn=Θfn 假设fn对于足够大的n为非零,则上述比率在极限内为 fn+gn/fn =fn/fn+gn/fn =1+gn/fn
因此,当n趋于无穷大时,取极限,上述表达式收敛到1,因为比率为零。这就是gn为ofn的含义。一种选择是当n趋于无穷大时取fn+gn/fn的极限。如果这收敛到一个有限的非零值,那么fn+gn=Θfn 假设fn对于足够大的n为非零,则上述比率在极限内为 fn+gn/fn =fn/fn+gn/fn =1+gn/fn 因此,当n变为无穷大时,上述表达式收敛到1,因为比率变为零,这就是gn变为ofn的意思。到目前为止,这很好 对于下一步,回想一下,在最好的情况下,到目前为止0是好的
对于下一步,回想一下,在最好的情况下,0在开始之前,让我们首先说明小-o和大θ符号的含义: Little-o表示法 正式地说,gn=ofn或gn∈ ofn持有 足够大的n意味着对于每个正常数ε 存在一个常数N,使得
|g(n)| ≤ ε*|f(n)|, for all n > N (+)
从
大Θ符号
hn=Θfn表示存在正常数k_1,k_2
N,使得k|u 1·| fn |和k|u 2·| fn |是上界
和| hn |上的下界,分别为n>n,即
从
给定:gn∈ ofn
因此,在我们的例子中,对于每一个ε>0,我们可以找到一些常数N,例如+,对于我们的函数gn和fn。因此,对于n>n,我们有
我们看到,这是一个定义非常大的-Θ表示法,如++中所示,常数k_1=1,k_2=2和hn=gn+fn。因此
我们已经证明了gn∈ ofn意味着gn+fn∈ Θfn.在开始之前,让我们先说明小o和大θ符号的含义: Little-o表示法 正式地说,gn=ofn或gn∈ ofn持有 足够大的n意味着对于每个正常数ε 存在一个常数N,使得
|g(n)| ≤ ε*|f(n)|, for all n > N (+)
从
大Θ符号
hn=Θfn表示存在正常数k_1,k_2
N,使得k|u 1·| fn |和k|u 2·| fn |是上界
和| hn |上的下界,分别为n>n,即
从
给定:gn∈ ofn
因此,在我们的例子中,对于每一个ε>0,我们可以找到一些常数N,例如+,对于我们的函数gn和fn。因此,对于n>n,我们有
我们看到,这是一个定义非常大的-Θ表示法,如++中所示,常数k_1=1,k_2=2和hn=gn+fn。因此
我们已经证明了gn∈ ofn意味着gn+fn∈ 是的,我考虑考虑增加另一个C*FN,因为我们本质上想要的形式是C1*FN
|g(n)| ≤ ε*|f(n)|, for some ε>0, for all n>N
Choose a constant ε < 1 (recall, the above holds for all ε > 0),
with accompanied constant N.
Then the following holds for all n>N
ε(|g(n)| + |f(n)|) ≤ 2|f(n)| ≤ 2(|g(n)| + |f(n)|) ≤ 4*|f(n)| (*)
|f(n)| ≤ |g(n)| + |f(n)| ≤ 2*|f(n)|, n>N (**)
(**) => g(n) + f(n) is in Θ(f(n))