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Yudong Jin
2024-04-06 03:57:46 +08:00
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commit 6e570e2863
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zh-hant/docs/chapter_computational_complexity/space_complexity.md
+22 -22
View File
@@ -563,13 +563,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
void loop(int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
func();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
void recur(int n) {
if (n == 1) return;
return recur(n - 1);
@@ -583,13 +583,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
void loop(int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
function();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
void recur(int n) {
if (n == 1) return;
return recur(n - 1);
@@ -603,13 +603,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
void Loop(int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
Function();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
int Recur(int n) {
if (n == 1) return 1;
return Recur(n - 1);
@@ -624,14 +624,14 @@
return 0
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
func loop(n int) {
for i := 0; i < n; i++ {
function()
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
func recur(n int) {
if n == 1 {
return
@@ -649,14 +649,14 @@
return 0
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
func loop(n: Int) {
for _ in 0 ..< n {
function()
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
func recur(n: Int) {
if n == 1 {
return
@@ -672,13 +672,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
function loop(n) {
for (let i = 0; i < n; i++) {
constFunc();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
function recur(n) {
if (n === 1) return;
return recur(n - 1);
@@ -692,13 +692,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
function loop(n: number): void {
for (let i = 0; i < n; i++) {
constFunc();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
function recur(n: number): void {
if (n === 1) return;
return recur(n - 1);
@@ -712,13 +712,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
void loop(int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
function();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
void recur(int n) {
if (n == 1) return;
return recur(n - 1);
@@ -732,13 +732,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
fn loop(n: i32) {
for i in 0..n {
function();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
fn recur(n: i32) {
if n == 1 {
return;
@@ -754,13 +754,13 @@
// 執行某些操作
return 0;
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
void loop(int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
func();
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
void recur(int n) {
if (n == 1) return;
return recur(n - 1);
@@ -774,13 +774,13 @@
// 執行某些操作
return 0
}
/* 迴圈 O(1) */
/* 迴圈的空間複雜度為 O(1) */
fun loop(n: Int) {
for (i in 0..<n) {
function()
}
}
/* 遞迴 O(n) */
/* 遞迴的空間複雜度為 O(n) */
fun recur(n: Int) {
if (n == 1) return
return recur(n - 1)
zh-hant/docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md
+1 -1
View File
@@ -743,7 +743,7 @@ $$
$T(n)$ 是一次函式，說明其執行時間的增長趨勢是線性的，因此它的時間複雜度是線性階。
我們將線性階的時間複雜度記為 $O(n)$ ，這個數學符號稱為<u>大（$O$ 記號 big-$O$ notation）</u>，表示函式 $T(n)$ 的<u>漸近上界（asymptotic upper bound）</u>。
我們將線性階的時間複雜度記為 $O(n)$ ，這個數學符號稱為<u>大 $O$ 記號（big-$O$ notation）</u>，表示函式 $T(n)$ 的<u>漸近上界（asymptotic upper bound）</u>。
時間複雜度分析本質上是計算“操作數量 $T(n)$”的漸近上界，它具有明確的數學定義。