log n என்பதன் அர்த்தம் என்ன?
O(log N) என்பது அடிப்படையில் n அதிவேகமாக மேலே செல்லும் போது நேரம் நேர்கோட்டில் செல்கிறது. எனவே 10 தனிமங்களைக் கணக்கிட 1 வினாடி எடுத்துக் கொண்டால், 100 தனிமங்களைக் கணக்கிட 2 வினாடிகள், 1000 தனிமங்களைக் கணக்கிட 3 வினாடிகள், மற்றும் பல. பைனரி தேடல் எ.கா. அல்காரிதங்களின் வகையைப் பிரித்து வெற்றி பெறும்போது இது O(log n) ஆகும்.
O மற்றும் log n என்றால் என்ன?
அளவு n இன் உள்ளீட்டிற்கு, an O(n) இன் அல்காரிதம் nக்கு விகிதாசார படிகளை செய்யும் , O(log(n)) இன் மற்றொரு அல்காரிதம் தோராயமாக log(n) படிகளைச் செய்யும். தெளிவாக log(n) n ஐ விட சிறியது எனவே O(log(n)) சிக்கலான அல்காரிதம் சிறந்தது.
log n ஐ எவ்வாறு கணக்கிடுவது?
ஒரு கட்டமைப்பை 1 ஆல் 1க்கு உருட்டுவதற்குப் பதிலாக, நீங்கள் கட்டமைப்பை மீண்டும் மீண்டும் பாதியாகப் பிரித்து, ஒவ்வொரு பிரிவிற்கும் நிலையான எண்ணிக்கையிலான செயல்பாடுகளைச் செய்தால், அல்காரிதம் O(log n) ஆகும். O(log n) என்ற பதில் இடைவெளி தொடர்ந்து பிரிக்கப்படும் தேடல் அல்காரிதம்கள்.
log n Square என்றால் என்ன?
பதிவு^2 (n) என்றால் அது விகிதாசாரமாகும் பதிவு இன் பதிவு அளவு பிரச்சனைக்கு n. பதிவு(n)^2 இது விகிதாசாரமாக உள்ளது என்று அர்த்தம் சதுர இன் பதிவு.
மடக்கைகள், விளக்கப்பட்டது - ஸ்டீவ் கெல்லி
log n இன் மதிப்பு என்ன?
மடக்கை, கொடுக்கப்பட்ட எண்ணை வழங்க அடித்தளத்தை உயர்த்த வேண்டிய அடுக்கு அல்லது சக்தி. கணித ரீதியாக வெளிப்படுத்தப்பட்டால், x என்பது n இன் மடக்கை ஆகும் bx = n என்றால் அடிப்படை bக்கு, இதில் ஒருவர் x = log என்று எழுதுகிறார்பி n உதாரணமாக, 23 = 8; எனவே, 3 என்பது 8 முதல் அடிப்படை 2 வரையிலான மடக்கை அல்லது 3 = பதிவு2 8.
log n ஏன் n ஐ விட வேகமாக உள்ளது?
அளவு n இன் உள்ளீட்டிற்கு, O(n) இன் அல்காரிதம் n க்கு விகிதாசார படிகளைச் செய்யும், அதே நேரத்தில் O(log(n)) இன் மற்றொரு அல்காரிதம் தோராயமாக log(n) படிகளைச் செய்யும். log(n) என்பது n ஐ விட சிறியதாக உள்ளது சிக்கலான அல்காரிதம் O(log(n)) சிறந்தது. அது மிக வேகமாக இருக்கும் என்பதால்.
log n factorial என்றால் என்ன?
நீங்கள் பதிவு காரணியை நேரடியாக கணக்கிட வேண்டும். ... நீங்கள் nக்கான log(n!)ஐ மிதமான வரம்பிற்குள் மட்டுமே கணக்கிட வேண்டும் என்றால், நீங்கள் மதிப்புகளை அட்டவணைப்படுத்தலாம். பதிவை (n!) கணக்கிடவும் n = 1, 2, 3, ..., N எந்த வகையிலும், எவ்வளவு மெதுவாக இருந்தாலும், முடிவுகளை ஒரு வரிசையில் சேமிக்கவும். இயக்க நேரத்தில், முடிவைப் பார்க்கவும்.
எது சிறந்தது O n அல்லது O Nlogn?
ஆனால் இது ஏன் என்ற உங்கள் கேள்விக்கு பதிலளிக்கவில்லை O(n*logn) விட அதிகமாக உள்ளது O(n) பொதுவாக அடிப்படை 4 ஐ விட குறைவாக இருக்கும். எனவே அதிக மதிப்புகளுக்கு n, n*log(n) n ஐ விட அதிகமாகிறது. அதனால்தான் O(nlogn) > O(n).
N log n ஆனது N 2 ஐ விட வேகமானதா?
உங்களுக்கு சந்தேகம் இருந்தால் வொல்ஃப்ராமல்பாவிடம் கேளுங்கள். அதாவது n^2 வேகமாக வளரும், எனவே n log(n) சிறியது (சிறந்தது), n போதுமான அளவு அதிகமாக இருக்கும் போது. பிக்-ஓ குறியீடு என்பது அறிகுறியற்ற சிக்கலின் குறியீடாகும். இதன் பொருள் N தன்னிச்சையாக பெரியதாக இருக்கும்போது சிக்கலைக் கணக்கிடுகிறது.
N இன் பெரிய O என்றால் என்ன?
} O(n) குறிக்கிறது உள்ளீடுகளின் எண்ணிக்கைக்கு நேர்விகிதத்திலும் நேர்விகிதத்திலும் அதிகரிக்கும் செயல்பாட்டின் சிக்கலானது. பிக் ஓ நோட்டேஷன் மோசமான சூழ்நிலையை எவ்வாறு விவரிக்கிறது என்பதற்கு இது ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டு, ஏனெனில் செயல்பாடு முதல் உறுப்பைப் படித்த பிறகு உண்மை அல்லது அனைத்து n உறுப்புகளைப் படித்த பிறகு தவறானது.
log n times log n என்றால் என்ன?
மறுமுறை மடக்கை அல்லது பதிவு*(n) ஆகும் 1 ஐ விட குறைவாகவோ அல்லது சமமாகவோ இருக்கும் முன் மடக்கை செயல்பாடு மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும். பயன்பாடுகள்: இது அல்காரிதம்களின் பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படுகிறது (விவரங்களுக்கு விக்கியைப் பார்க்கவும்) ஜாவா.
log n ஐ எவ்வாறு கண்டுபிடிப்பது?
எடுத்துக்காட்டாக, உங்களிடம் 4 கூறுகள் இருந்தால், முதல் படி தேடலை 2 ஆகக் குறைக்கிறது, இரண்டாவது படி தேடலை 1 ஆகக் குறைத்து நீங்கள் நிறுத்துவீர்கள். எனவே நீங்கள் அதை லாக் (4) க்கு 2 = 2 முறை செய்ய வேண்டும். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், பதிவு n அடிப்படை 2 = x, 2 சக்திக்கு உயர்த்தப்பட்டது x என்பது n. எனவே நீங்கள் பைனரி தேடலைச் செய்தால், உங்கள் அடிப்படை 2 ஆக இருக்கும்.
n log n என்றால் என்ன?
Log(N)), N என்பது செயலாக்கப்பட வேண்டிய உறுப்புகளின் எண்ணிக்கை, அதாவது இயங்கும் நேரம் N ஐ விட வேகமாக வளரவில்லை.
O N இல் N என்றால் என்ன?
O(n) என்பது பெரிய O குறியீடு மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட அல்காரிதத்தின் சிக்கலைக் குறிக்கிறது. n என்பது உள்ளீட்டின் அளவைக் குறிக்கிறது, உங்கள் விஷயத்தில் இது உங்கள் பட்டியலில் உள்ள உருப்படிகளின் எண்ணிக்கை. O(n) என்றால் உங்கள் அல்காரிதம் ஒரு பொருளைச் செருக n செயல்பாடுகளின் வரிசையை எடுக்கும்.
மடக்கைகளின் 5 விதிகள் என்ன?
மடக்கை விதிகள்
- விதி 1: தயாரிப்பு விதி. ...
- விதி 2: கோட்டியண்ட் விதி. ...
- விதி 3: சக்தி விதி. ...
- விதி 4: பூஜ்ஜிய விதி. ...
- விதி 5: அடையாள விதி. ...
- விதி 6: அதிவேக விதியின் பதிவு (ஒரு சக்தி விதிக்கு ஒரு தளத்தின் மடக்கை) ...
- விதி 7: பதிவு விதியின் அடுக்கு (ஒரு மடக்கை சக்தி விதிக்கான அடிப்படை)
நீங்கள் ஒரு பதிவின் பதிவை எடுத்தால் என்ன ஆகும்?
மடக்கைகளின் விதிகள் எனப்படும் பல விதிகள் உள்ளன. ... இரண்டு மடக்கைகளை எப்படிச் சேர்ப்பது என்று இந்தச் சட்டம் சொல்கிறது. சேர்த்து பதிவு A மற்றும் பதிவு B ஆகியவை A இன் உற்பத்தியின் மடக்கையில் விளைகின்றன மற்றும் B, அதாவது பதிவு AB.
பதிவு ஏன் பயன்படுத்தப்படுகிறது?
மடக்கைகள் ஆகும் பெரிய எண்களை வெளிப்படுத்த ஒரு வசதியான வழி. (ஒரு எண்ணின் அடிப்படை-10 மடக்கை என்பது அந்த எண்ணில் உள்ள இலக்கங்களின் எண்ணிக்கையாகும், எடுத்துக்காட்டாக.) ஸ்லைடு விதிகள் வேலை செய்கின்றன, ஏனெனில் மடக்கைகளைச் சேர்ப்பதும் கழிப்பதும் பெருக்கல் மற்றும் வகுத்தலுக்குச் சமம். (இன்று இந்த நன்மை சற்று குறைவான முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது.)
log n எப்போதும் N ஐ விட குறைவாக உள்ளதா?
எந்த மடக்கை மற்றும் நேரியல் செயல்பாட்டை ஒப்பிட்டு, தி மடக்கை செயல்பாடு எப்போதும் நேரியல் செயல்பாட்டை விட சிறியதாக இருக்கும் சில வரையறுக்கப்பட்ட எண்ணை விட பெரிய N இன் அனைத்து மதிப்புகளுக்கும். O(logN) சார்பு O(N) செயல்பாட்டை விட அறிகுறியற்ற மெதுவாக வளரும் என்று நீங்கள் கூறுவீர்கள்.
n காரணியான பெரிய O என்றால் என்ன?
O(N!) O(N!) என்பது ஒரு காரணியான அல்காரிதத்தைக் குறிக்கிறது நிகழ்த்த வேண்டும் என்! கணக்கீடுகள். எனவே 1 உருப்படிக்கு 1 வினாடி, 2 உருப்படிகளுக்கு 2 வினாடிகள், 3 உருப்படிகளுக்கு 6 வினாடிகள் மற்றும் பல.
n log n இன் பெரிய O என்றால் என்ன?
பைனரி மரத்தின் ஒவ்வொரு மட்டத்திலும், ஒன்றிணைப்பு செயல்பாட்டிற்கான அழைப்புகளின் எண்ணிக்கை இரட்டிப்பாகும், ஆனால் ஒன்றிணைக்கும் நேரம் பாதியாக குறைக்கப்படுகிறது, எனவே ஒன்றிணைப்பு ஒரு நிலைக்கு மொத்தம் N மறு செய்கைகளை செய்கிறது. ... இதன் பொருள் தி ஒன்றிணைக்கும் வகையின் ஒட்டுமொத்த நேர சிக்கலானது O(N log N) ஆகும்.
சிறந்த அல்காரிதம் என்ன?
சிறந்த அல்காரிதம்கள்:
- பைனரி தேடல் அல்காரிதம்.
- அகலம் முதல் தேடல் (BFS) அல்காரிதம்.
- ஆழம் முதல் தேடல் (DFS) அல்காரிதம்.
- Inorder, Preorder, Postorder Tree Traversals.
- செருகும் வரிசை, தேர்வு வரிசை, ஒன்றிணைக்கும் வரிசை, விரைவு, எண்ணும் வரிசை, குவியல் வரிசை.
- க்ருஸ்கலின் அல்காரிதம்.
- ஃபிலாய்ட் வார்ஷல் அல்காரிதம்.
- Dijkstra இன் அல்காரிதம்.
தரவு கட்டமைப்பில் log N என்றால் என்ன?
முழு எண்களின் தொகுப்பை சேமிப்பதற்கு ஒரு தரவு அமைப்பு தேவை, அதாவது பின்வரும் ஒவ்வொரு செயல்பாடுகளையும் (log n) நேரத்தில் செய்ய முடியும். n என்பது தொகுப்பில் உள்ள உறுப்புகளின் எண்ணிக்கை. o மிகச்சிறிய தனிமத்தின் தேர்வு o ஒரு உறுப்பு ஏற்கனவே தொகுப்பில் இல்லை என்றால் அதைச் செருகுதல்.
எந்த நேர சிக்கலானது சிறந்தது?
விரைவு வரிசைப்படுத்துதலின் நேர சிக்கலானது சிறந்த நிலையில் உள்ளது O(nlogn). மோசமான நிலையில், நேர சிக்கலானது O(n^2) ஆகும். Quicksort ஆனது சிறந்த மற்றும் சராசரி நிகழ்வுகளில் O(nlogn) செயல்பாட்டின் காரணமாக வரிசையாக்க அல்காரிதம்களில் வேகமானதாகக் கருதப்படுகிறது.