onn是什麼意思On是什麼意思?

2021-03-06 16:31:28 字數 5130 閱讀 8041

1樓:筱原雪平明子

應該是這個吧,o(n_n)o,是笑臉的意思,搜狗輸入法的表情裡也有。

2樓:月亮灣教育培訓中心

就是笑的意思啊

在搜狗輸入法裡輸入「哈哈」一詞就會有的

3樓:匿名使用者

笑啊,比較開心蕩漾的笑。這是顏文字

4樓:掌夏戲胭

這是我找到的,別人的回答

1、時間複雜度

(1)時間頻度

一個演算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來的,必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試,只需知道哪個演算法花費的時間多,哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例,哪個演算法中語句執行次數多,它花費時間就多。

一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。

(2)時間複雜度

在剛才提到的時間頻度中,n稱為問題的規模,當n不斷變化時,時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此,我們引入時間複雜度概念。

一般情況下,演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式,用t(n)表示,若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時,t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數,則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n))

為演算法的漸進時間複雜度,簡稱時間複雜度。

在各種不同演算法中,若演算法中語句執行次數為一個常數,則時間複雜度為o(1),另外,在時間頻度不相同時,時間複雜度有可能相同,如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同,但時間複雜度相同,都為o(n2)。

按數量級遞增排列,常見的時間複雜度有:

常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),

線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2),立方階o(n3),...,

k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大,上述時間複雜度不斷增大,演算法的執行效率越低。

「o(n)」是什麼意思?

5樓:匿名使用者

o(n)表示時間複雜度,表示的是線性階,隨著問題規模n的不斷增大,上述時間複雜度不斷增大,演算法的執行效率越低。

按數量級遞增排列,常見的時間複雜度有:

常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),線性對數階o(nlog2n),平方階o(n^2),立方階o(n^3),...,k次方階o(n^k),指數階o(2^n)。

6樓:熱詞課代表

n+1中的n指的是每工作1年支付1個月工資的經濟補償。所謂的+1,是指用人單位解除勞動合同但是未提前30天書面通知勞動者時,額外支付的1個月工資。

7樓:司徒念麟

簡單理解:就是變數為n的時候,演算法需要對變數操作次數的量級。

比如:要找到一個陣列裡面最大的一個數,你要把n個變數都掃描一遍,操作次數為n,那麼演算法複雜度是o(n).

用氣泡排序排一個陣列,對於n個變數的陣列,需要交換變數位置n²次,那麼演算法複雜度就是o(n²).

8樓:峰何以笙簫默

n, n 是拉丁字母中的第14個字母。 n在代數中表示很多,如從1開始到2,到3,..., 到n。

因此在口語中n經常用來表示特別多,例如「買了n多**卡」,「我跟他只見了一面就n熟了」。 閃族語中的nûn可能是表示「蛇」的圖形,它的音值是/n/,這與希臘語、伊特魯里亞語、拉丁語和所有當代語言的發音是一樣的。希臘名稱是:

nυ,ny。

在化學中,表示元素氮的化學符號,也表示粒子的數目,也表示當量濃度(即normality的縮寫),在有機化學中,還表示甲基連在氮原子上,如:n-甲基丙醯胺,分子式:ch₃ch₂conhch₃。

數學中,n代表自然數集(非負整數集)。n*表示正整數集。

n在交流電中表示零線。

n在地圖上,指正北方向。

在中國火車車次中,代表管內旅客快速列車。

請注意,力的單位牛頓符號並非n,而是希臘字母ν(nu)。

表示無數

9樓:匿名使用者

nw縮寫詞 abbr.

1.=*** worth 淨值

nw縮寫詞 abbr.

1.=northwest

nw縮寫詞 abbr.

1.=nanowatt 毫微瓦

10樓:怎樣撒謊

「o(n)」的意思是:時間複雜度

時間複雜度

(1)時間頻度

一個演算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來的,必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試,只需知道哪個演算法花費的時間多,哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例,哪個演算法中語句執行次數多,它花費時間就多。

一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。

(2)時間複雜度

在剛才提到的時間頻度中,n稱為問題的規模,當n不斷變化時,時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此,我們引入時間複雜度概念。

一般情況下,演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式,用t(n)表示,若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時,t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數,則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度,簡稱時間複雜度。

在各種不同演算法中,若演算法中語句執行次數為一個常數,則時間複雜度為o(1),另外,在時間頻度不相同時,時間複雜度有可能相同,如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同,但時間複雜度相同,都為o(n2)。

按數量級遞增排列,常見的時間複雜度有:

常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),

線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2),立方階o(n3),...,

k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大,上述時間複雜度不斷增大,演算法的執行效率越低。

11樓:匿名使用者

1、時間複雜度

(1)時間頻度

一個演算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來的,必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試,只需知道哪個演算法花費的時間多,哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例,哪個演算法中語句執行次數多,它花費時間就多。

一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。

(2)時間複雜度

在剛才提到的時間頻度中,n稱為問題的規模,當n不斷變化時,時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此,我們引入時間複雜度概念。

一般情況下,演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式,用t(n)表示,若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時,t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數,則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度,簡稱時間複雜度。

在各種不同演算法中,若演算法中語句執行次數為一個常數,則時間複雜度為o(1),另外,在時間頻度不相同時,時間複雜度有可能相同,如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同,但時間複雜度相同,都為o(n2)。

按數量級遞增排列,常見的時間複雜度有:

常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),

線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2),立方階o(n3),...,

k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大,上述時間複雜度不斷增大,演算法的執行效率越低。

o(n)是什麼

12樓:guxuecan劍

o(n)不是演算法,它是一個函

數,是一個表徵演算法時間複雜度的一個函式。

電腦科學中,演算法的時間複雜度是一個函式,它定性描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述,不包括這個函式的低階項和首項係數。

使用這種方式時,時間複雜度可被稱為是漸近的,它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。

13樓:匿名使用者

1、時間複雜度

(1)時間頻度

一個演算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來的,必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試,只需知道哪個演算法花費的時間多,哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例,哪個演算法中語句執行次數多,它花費時間就多。

一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。

(2)時間複雜度

在剛才提到的時間頻度中,n稱為問題的規模,當n不斷變化時,時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此,我們引入時間複雜度概念。

一般情況下,演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式,用t(n)表示,若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時,t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數,則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度,簡稱時間複雜度。

在各種不同演算法中,若演算法中語句執行次數為一個常數,則時間複雜度為o(1),另外,在時間頻度不相同時,時間複雜度有可能相同,如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同,但時間複雜度相同,都為o(n2)。

按數量級遞增排列,常見的時間複雜度有:

常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),

線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2),立方階o(n3),...,

k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大,上述時間複雜度不斷增大,演算法的執行效率越低。

14樓:方田

^o(n)表示時間複雜度,它是衡量一個演算法消耗時間的量度

如:計算f(x)=x^3+2x^2+5x-6中,隨著x的不斷趨向極端(即正無窮與負無窮)時,x^3越來越起主導作用,所以我們稱這個演算法的時間負雜度為o(3)

15樓:匿名使用者

對對對哇哇哇但事實上

16樓:匿名使用者

時間複雜度,瞭解其含義,可以看一些演算法方面的書

是什麼意思?是什麼意思

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