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Comment travaillez-vous Big Theta?

3 réponses. La notation grand thêta représente la règle suivante : pour deux fonctions quelconques f(n) , g(n) , si f(n)/g(n) et g(n)/f(n) sont tous deux bornés lorsque n croît jusqu'à l'infini, alors f = Θ(g) et g = Θ(f) . Dans ce cas, g est à la fois une borne supérieure et une borne inférieure sur la croissance de f .

Q. Que nous dit Big Theta ?

Le grand thêta est soit la valeur de performance exacte de l'algorithme, soit une plage utile entre des limites supérieures et inférieures étroites. Quelques exemples : "La livraison sera là de votre vivant." (gros-O, limite supérieure) "Je peux vous payer au moins un dollar." (gros oméga, limite inférieure)

Q. Big Theta est-il le meilleur cas?

Ainsi, en recherche binaire, le meilleur des cas est O(1), la moyenne et le pire des cas est O(logn). En bref, il n'existe aucune sorte de relation du type "grand O est utilisé pour le pire des cas, Thêta pour le cas moyen". Tous les types de notation peuvent être (et sont parfois) utilisés pour parler du meilleur, de la moyenne ou du pire des cas d'un algorithme.

Q. Qu'est-ce que Big Theta contre Big-O ?

Big-O est une borne supérieure. Big-Theta est une borne serrée, c'est-à-dire une borne supérieure et une borne inférieure. Lorsque les gens ne s'inquiètent que du pire qui puisse arriver, le grand-O suffit ; c'est-à-dire qu'il dit que "ça ne peut pas être bien pire que ça".

Q. Qu'est-ce que la notation Big O Omega Theta ?

La borne supérieure de l'algorithme est représentée par la notation Big O. la liaison supérieure asymptotique est-elle donnée par la notation Big O. La borne inférieure de l'algorithme est représentée par la notation Omega. La liaison inférieure asymptotique est donnée par la notation Oméga. La délimitation de la fonction d'en haut et d'en bas est représentée par la notation thêta.

Q. Thêta n est-il le pire des cas ?

1. La complexité temporelle du pire cas du tri par insertion est Θ(n^2). 2. Dans le meilleur des cas, la complexité temporelle du tri par insertion est Θ(n).

Q. Pourquoi Big-O est-il le pire des cas ?

Big-O, communément écrit O, est une notation asymptotique pour le pire des cas, ou un plafond de croissance pour une fonction donnée. Il nous fournit une borne supérieure asymptotique pour le taux de croissance du temps d'exécution d'un algorithme.

Q. Le cas moyen est-il Big Theta ?

Vous pouvez utiliser la notation grand thêta pour décrire la complexité moyenne des cas. Mais vous pouvez également utiliser toute autre notation à cette fin. Si un algorithme a une complexité temporelle moyenne de, disons, 3*n^2 – 5n + 13 , alors il est vrai que sa complexité temporelle moyenne est Theta(n^2) , O(n^2) , et O(n^3) .

Q. Quel est l'argot Big-O?

Le Big O, un terme d'argot pour un orgasme.

Q. Quel est le meilleur Big O ou Big Theta ?

Contrairement à la notation Big-O, qui ne représente que la limite supérieure du temps d'exécution pour certains algorithmes, Big-Theta est une limite étroite ; limite supérieure et inférieure. La borne serrée est plus précise, mais aussi plus difficile à calculer.

Q. Quel est le cas moyen d'un grand thêta ?

Big Theta est souvent utilisé pour décrire le cas moyen ou attendu d'un algorithme. Ce n'est pas tout à fait vrai, mais c'est un raccourci utile. Ainsi, pour le tri par insertion, le cas moyen pour Big Theta est n ^ 2. Alors, quelle est la différence entre Big O, Big Omega et Big Theta ?

Q. Comment penser à un temps d'exécution en notation Big thêta ?

Voici comment penser à un temps d'exécution pour une fonction : Une fois suffisamment grand, le temps d'exécution est compris entre et . En pratique, nous supprimons simplement les facteurs constants et les termes d'ordre inférieur. Un autre avantage de l'utilisation de la notation big-Θ est que nous n'avons pas à nous soucier des unités de temps que nous utilisons.

Q. Que se passe-t-il lorsque vous donnez une borne thêta ?

Souvent, ils sont différents et nous ne pouvons pas garantir le temps d'exécution – il variera entre les deux limites et les entrées. Mais que se passe-t-il quand ils sont identiques ? Ensuite, nous pouvons donner une limite thêta (Θ) – notre fonction s'exécutera pendant ce temps, quelle que soit l'entrée que nous lui donnons.