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请按增长率订购以下功能

ps：按增长率排序意味着随着n越来越大，最终哪个函数的值会高于其他函数。

ps2。我已经订购了大部分函数：n、n log log n、n log n、n log^2 n、n log (n^2)、n^1.5

我只是不知道如何排序：n ^ 2 + log n，n ^ 0.5 + log n，这2个值

谁能帮我？谢谢

我被本周的课堂作业困住了，这是我真正想学习的主题，所以有一次我想我会做额外的阅读！！！！

该方法是为我们提供的，我只是编写一些测试用例。这是我的知识变得有点模糊的地方。如果时间增加，那么我低估了我认为的复杂性？在这种情况下，n^3 不够，n^4 太多，因此逐渐减少到 0。

这意味着在 2 之间存在一个复杂性，这就是 log n 出现的地方，因为 log n 是一个小于 n 的值？但据我所知，这是

我真的希望有人能用比讲座幻灯片上的解释更好的解释为我消除这种困惑，因为它们对我毫无意义，谢谢

以下是复杂性方法

我正在为介绍数据挖掘课程做作业。我想弄清楚算法的时间复杂度（见下文）？它是线性/指数/对数/二次/多项式吗？任何有关如何处理此类问题的提示将不胜感激

考虑以下用于查找数组中第三小的元素的算法：

• 输入：n, a[1..n]- 数字数组 a，n 是它的大小，n>=3
• 输出： - 返回第三小的数字
• 临时变量：b[1..3], t, i

代码：

嘿，有人可以帮我确定复杂性吗？我课堂上给出的一个例子是

冒泡排序

它的复杂度为 O(n^2)，因为它有两个 O(n) 循环，因此 O(n) x O(n)。

他们说快速排序的复杂度为 O(nlog(n)) .. 为什么会这样？

是因为当它绕过一个循环时，它会除以一个数字？

-谢谢

我认为最坏的情况，它在 O(n) 中运行，对吗？

编辑：这是来自另一个旧考试（它为我们提供了答案），但以下算法在 O(n*log n) 时间内运行（根据答案）。为什么这样？我虽然这两个应该只有一些常数不同。

我只是有一个简单的问题，为什么排序数组 O(log N) 的大 O 表示法是 O(log N)？它将是一个排序数组。

在考虑 O(log(N)) 的时间复杂度时，log 的基础是什么？

是复杂性O(1)还是O(n)最好的情况？该序列包含n元素。它是伪代码。

我的排序值程序时钟在：

• 100000 8s
• 1000000 82s
• 10000000 811s

那是O（n）吗？

如果我有一个由（比方说）三个子算法组成的算法，它们都具有不同的 O() 特征，例如：

• 算法 A：O(n)
• 算法 B：O(log(n))
• 算法 C: O(n log(n))

我如何从理论上估计整个算法的 O()？即不计时或执行任何其他实际测量。

是否有众所周知的公式或程序？