复合物 Logarítmica O(log n)
回到学校,一切都变得简单起来。
必须了解对数与近似值的关系,这是精确的对数或指数倒数的基础知识。
E talvez você estejalendo isso e“ eu já vi isso na faculdade e etc ”,eu não vi isso na faculdade porque eu não fiz faculdade eu tenho estudado isso por conta própria.
我想通过这种方式进行研究,并获得一种复杂的综合性,但我们无法通过对学生的帮助来获得不同的软技能,以补偿或学习软技能。所有声音都可以测试可能的情况,这是有关计算机科学的争论,它与声音和声音有关。
Isso é um logaritmo:
log2(8) = 3
Leia-se,登录 2 de 8 é igual a 3 或 porque é igual a 3?
出于对数的考虑,“ qual numero eu uso na exponenciação para 2 que resulta em 8? ”。
Então Será 3 porque 2³ (dois ao cubo) é 2 * 2 * 2 = 8 fim do mitério。
是对数还是指数的倒数?操作次数的对数或操作数的位置。
歌剧数量:
log 2(n) = x
在执行算法期间实现的操作数。
Infelizmente nem tudo são flores and nem todo logaritmo é na base de 2mas esse calculo não é aparte mais importante, repare que até aqui falamos sobre as Complexidades and elas tem temáticos como a exponenciação mas não fazemos contas realmente pra chegar na算法注释。
请输入 8 个数字列表,并验证 3 个最大数字。 Para uma lista de 1.024 elementos, log 1.024 = 10, porque 2 elevado a 10 == 1.024。请注意,我们列出了 1.024 个数字,可验证最多 10 个数字。
嗯,复杂的算法示例O(log n) é umabusca binária em uma lista já ordenada。
package main
import "fmt"
func main() {
arr := []int{2, 3, 4, 10, 40}
item := 9
busca := buscaBinaria(arr, 0, len(arr), item)
fmt.Println(busca)
}
func buscaBinaria(arr []int, esquerda, direita, item int) bool {
for esquerda <= direita {
meio := esquerda + (direita-esquerda)/2
if arr[meio] == item {
return true
}
if arr[meio] < item {
esquerda = meio + 1
} else {
direita = meio - 1
}
}
return false
}
算法的基本原理是简单的输入和比较,以验证项目的顺序和菜单或主要项目,而不是数组。所有这些都是关于如何在列表中进行主要操作和重复处理的过程,因为它会在处理过程中遇到一些问题,因为它是一个指数的逆过程。
验证图形示例中的数字变化与速度无关,与 baixo 输入的1pb 速度和3英里的速度无关。大多数情况下,标志和标志会随着时间的推移而不断变化,这是一个与重复的算法相关的问题,并且会导致不同的结果。
Como um rapaz disse no tweet que em que perguntei sobre log n esses dias“ como você explicaria log n para um Júnior/Sandy ”,ele disse:
您可以通过链接来发送推文,然后将日志中的所有内容发送给您的朋友。
示例是总线二进制文件的功能,该功能与列表或列表中的算法相反,但保证程序的元素是在列表之外的元素,因此需要在列表之外发送。
文章来源:https://dev.to/vapordev/complexidade-logaritmica-o-log-n-3n86
