Sqrt(n) временная сложность

Я новичок во временных сложностях и асимптотических обозначениях. Я смотрел это видео: https://thewikihow.com/video_9TlHvipP5yA, чтобы выяснить временную сложность фрагмента кода, показанного ниже.

В коде делается вывод, что временная сложность приведенного ниже кода равна O(Sqrt(n));

Когда я указываю разные значения n, я ожидаю Sqrt(n) # выходных данных, но это не подтверждает анализ O(Sqrt(n)). Может кто-нибудь объяснить, почему это так?

Например, если у меня n = 10, я ожидаю выходов Sqrt (10), что составляет ~ 3 выхода или 4, если вы округлите, я думаю. ЭТО нелогично?

Заранее спасибо.

p = 0;
for( int i = 0; p <= n; i++){
  p = p + i;
  System.out.println(p);
}

Извините за ошибку. Я исправил код.

Spindoctor 30.05.2019 20:47

Я не понимаю, что вы спрашиваете. В чем именно заключается ваш вопрос?

melpomene 30.05.2019 20:50

Big O описывает асимптотическое поведение (с точностью до умножения на константу) при больших значениях n. Вы не можете вывести из этого время для n = 10.

interjay 30.05.2019 20:51

Итак, неправильно предполагать, что если у меня n = 100, у меня будут операторы root(100) System.out.print?

Spindoctor 30.05.2019 20:53

Нет. Если 100 достаточно велико, чтобы демонстрировать асимптотическое поведение, вы получите отпечатки c*sqrt(100) для некоторой константы c.

interjay 30.05.2019 20:57

Можете ли вы объяснить, что вы имели в виду под этим - Big O описывает асимптотическое поведение (с точностью до умножения на константу) для больших значений n.????

Spindoctor 30.05.2019 21:01

Возможный дубликат Большой О, как вы рассчитываете/аппроксимируете это?

Prune 31.05.2019 00:18
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
7
713
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Большой O не используется для вычисления количества инструкций, которые вы должны выполнить. Для заданного n вычисление квадратного корня из n не даст вам точного числа выполнений инструкции. Big O описывает, что происходит с вашей функцией поскольку размер ввода становится очень большим. Анализ вашей функции, когда n равно 10 или даже 100, не относится к Big O.

Когда мы говорим, что временная сложность функции равна O(sqrt(n)), мы имеем в виду, что функция принадлежит к классу функций, где требуемое время пропорционально квадратному корню из значения n, но только для очень больших значений n.

Если вы посмотрите видео, преподаватель упростит член k(k+1)/2 до k^2, взяв главный член, потому что член k становится незначительным по сравнению с членом k^2, когда k очень велико.

Спасибо за объяснение

Spindoctor 31.05.2019 00:23

Другие вопросы по теме