log nの意味は何ですか？
O（log N）は基本的に nが指数関数的に上昇する間、時間は直線的に上昇します。したがって、10個の要素を計算するのに1秒かかる場合、100個の要素を計算するのに2秒かかり、1000個の要素を計算するのに3秒かかります。二分探索などのタイプのアルゴリズムを分割統治する場合はO（log n）です。
Oとlognとは何ですか？
サイズnの入力の場合、 O（n）のアルゴリズムは、nに比例するステップを実行します 、O（log（n））の別のアルゴリズムは、大まかにlog（n）のステップを実行します。明らかにlog（n）はnよりも小さいため、複雑さO（log（n））のアルゴリズムの方が優れています。
log nをどのように計算しますか？
構造を1つずつスクロールする代わりに、構造を半分に何度も分割し、分割ごとに一定数の操作を実行する場合、アルゴリズムはO（log n）であるという考え方です。回答スペースが分割され続ける検索アルゴリズムはO（log n）です。
log n Squareとは何ですか？
ログ^2 (n）は、に比例することを意味します ログ の ログ サイズの問題のために n. ログ(n)^2 に比例することを意味します 平方 の ログ.
対数、説明-スティーブケリー
log nの値は何ですか？
対数、指定された数値を生成するために基数を上げる必要がある指数または累乗。数学的に表現すると、xはnの対数です。 bx = nの場合、ベースbに、この場合、x = logと書き込みます。b n。たとえば、23 = 8;したがって、3は2を底とする8の対数、つまり3 = log2 8.
log nがnより速いのはなぜですか？
サイズnの入力の場合、O（n）のアルゴリズムはnに比例するステップを実行し、O（log（n））の別のアルゴリズムは大まかにlog（n）のステップを実行します。明らかにlog（n）はnよりも小さいので 複雑さのアルゴリズムO（log（n））の方が優れています。それははるかに高速になるので。
log n階乗とは何ですか？
対数階乗を直接計算したい。 ...中程度の範囲内のnのlog（n！）のみを計算する必要がある場合は、値を表にまとめることができます。のlog（n！）を計算します n = 1、2、3、…、Nは、どんなに遅くても、結果を配列に保存します。次に、実行時に結果を検索します。
OnとONlognのどちらが良いですか？
しかし、これはなぜであるかというあなたの質問に答えません O（n * logn）がより大きい の上）。通常、底は4未満です。したがって、nの値が大きい場合、n * log（n）はnより大きくなります。そしてそれがO（nlogn）> O（n）である理由です。
n lognはN2よりも速いですか？
疑問がある場合は、wolframalphaに聞いてください。つまり、 n ^ 2はより速く成長しますしたがって、nが十分に高い場合、n log（n）は小さくなります（より良くなります）。 Big-O表記は、漸近的な複雑さの表記です。これは、Nが任意に大きい場合に複雑さを計算することを意味します。
NのビッグOとは何ですか？
} O（n）は 入力の数に比例して直線的に増加する関数の複雑さ。これは、関数が最初の要素を読み取った後にtrueを返すか、n個の要素すべてを読み取った後にfalseを返す可能性があるため、Big ONotationが最悪のシナリオをどのように説明するかを示す良い例です。
logn×lognとは何ですか？
反復対数またはLog *（n）は 結果が1以下になる前に、対数関数を繰り返し適用する必要がある回数。。アプリケーション：アルゴリズムの分析に使用されます（詳細についてはWikiを参照してください）Java。
log nをどのように見つけますか？
たとえば、要素が4つある場合、最初のステップで検索が2に減り、2番目のステップで検索が1に減って、停止します。したがって、2 = 2回ベースにログ（4）を実行する必要がありました。言い換えれば、ログの場合 n基数2 = x、2のx乗はnです。したがって、二分探索を行う場合、ベースは2になります。
n log nはどういう意味ですか？
Log（N））、ここでNは処理される要素の数であり、これは実行時間が Nより速く成長しない.
O NのNとは何ですか？
O（n）はBig O表記法であり、特定のアルゴリズムの複雑さを示します。 nは入力のサイズを表します。この場合、リスト内のアイテムの数です。 O（n）は アルゴリズムがアイテムを挿入するためにn回の操作のオーダーをとること.
対数の5つのルールは何ですか？
対数の規則
- ルール1：積のルール。 ..。
- ルール2：商のルール。 ..。
- ルール3：べき乗則。 ..。
- ルール4：ゼロルール。 ..。
- ルール5：アイデンティティルール。 ..。
- ルール6：指数ルールの対数（べき乗則に対する底の対数）..。
- ルール7：対数ルールの指数（対数べき乗則のベース）
ログのログを取るとどうなりますか？
対数の法則として知られている多くの規則があります。 ...この法則は、2つの対数を足し合わせる方法を示しています。追加する ログAとログBは、Aの積の対数になります。 B、つまり対数ABです。
なぜログが使用されるのですか？
対数は 大きな数字を表現する便利な方法。 （たとえば、数値の10を底とする対数は、おおよそその数値の桁数です。）対数の加算と減算は乗算と除算に相当するため、スライドルールは機能します。 （この利点は、今日では少し重要ではありません。）
log nは常にN未満ですか？
対数関数と線形関数を比較すると、 対数関数は常に線形関数よりも小さくなります ある有限数より大きいNのすべての値に対して。 O（logN）関数は、O（N）関数よりも漸近的に遅くなると言えます。
n階乗のBigOとは何ですか？
O（N！）O（N！）は、次の階乗アルゴリズムを表します。 実行する必要があります N！計算。つまり、1つのアイテムは1秒、2つのアイテムは2秒、3つのアイテムは6秒というようになります。
n log nのBigOとは何ですか？
二分木の各レベルで、マージ関数の呼び出し回数は2倍になりますが、マージ時間は半分になるため、マージはレベルごとに合計N回の反復を実行します。 ...これは マージソートの全体的な時間計算量 O（N log N）です。
最高のアルゴリズムは何ですか？
トップアルゴリズム：
- 二分探索アルゴリズム。
- 幅優先探索（BFS）アルゴリズム。
- 深さ優先探索（DFS）アルゴリズム。
- インオーダー、プレオーダー、ポストオーダーツリートラバーサル。
- 挿入ソート、選択ソート、マージソート、クイックソート、カウントソート、ヒープソート。
- クラスカルのアルゴリズム。
- フロイドウォーシャルアルゴリズム。
- ダイクストラのアルゴリズム。
データ構造のlogNとは何ですか？
次の各操作を（log n）時間で実行できるように、整数のセットを格納するためのデータ構造が必要です。ここで、 nはセット内の要素の数です。 o最小の要素の削除o要素がセットにまだ存在しない場合は、要素を挿入します。
どの時間計算量が最適ですか？
最良の場合のクイックソートの時間計算量は O（nlogn）。最悪の場合、時間計算量はO（n ^ 2）です。クイックソートは、最良および平均的なケースでのO（nlogn）のパフォーマンスにより、ソートアルゴリズムの中で最速であると考えられています。