thuthuy258
New member
#Big o ký hiệu, #c ++, #Time phức tạp, #algorithms, #data Structures ** Big O ký hiệu trong C ++ **
Big O ký hiệu là một cách thể hiện sự phức tạp về thời gian của một thuật toán.Đó là một cách toán học để mô tả làm thế nào thời gian chạy của một thuật toán phát triển khi kích thước đầu vào tăng lên.Big O ký hiệu được sử dụng để so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau và để chọn thuật toán hiệu quả nhất cho một vấn đề nhất định.
Ký hiệu O lớn của một thuật toán được đại diện bởi một chữ O theo sau là một cặp dấu ngoặc đơn.Bên trong dấu ngoặc đơn, bạn viết một hàm của kích thước đầu vào.Ví dụ, ký hiệu o lớn của hàm `fibonacci ()` là `o (2^n)`.Điều này có nghĩa là thời gian chạy của hàm `fibonacci ()` tăng theo cấp số nhân khi kích thước đầu vào tăng.
Ký hiệu O lớn là một cách đơn giản hóa để thể hiện sự phức tạp về thời gian của một thuật toán.Nó không tính đến các yếu tố liên tục.Ví dụ, ký hiệu O lớn của hàm `fibonacci ()` là `o (2^n)`, nhưng thời gian chạy thực tế của hàm `fibonacci ()` ít hơn nhiều.Điều này là do các yếu tố không đổi trong hàm `fibonacci ()` rất nhỏ.
Big O ký hiệu là một công cụ hữu ích để hiểu hiệu suất của các thuật toán.Nó có thể giúp bạn chọn thuật toán hiệu quả nhất cho một vấn đề nhất định.
## Ví dụ về ký hiệu O lớn trong C ++
Sau đây là một ví dụ về cách sử dụng ký hiệu Big O trong C ++:
`` `C ++
#include <Istream>
sử dụng không gian tên STD;
// Hàm này tính toán số fibonacci của một số n.
int fibonacci (int n) {
if (n == 0 || n == 1) {
trả lại n;
} khác {
trả về fibonacci (n - 1) + fibonacci (n - 2);
}
}
int main () {
// Tính số Fibonacci là 10.
int n = 10;
kết quả int = fibonacci
;
// In kết quả.
cout << "Số fibonacci là" là "<< result << endl;
trả lại 0;
}
`` `
Ký hiệu o lớn của hàm `fibonacci ()` là `o (2^n)`.Điều này có nghĩa là thời gian chạy của hàm `fibonacci ()` tăng theo cấp số nhân khi kích thước đầu vào tăng.
## Tài nguyên
* [Big O ký hiệu] (Big O notation - Wikipedia)
* [Big O ký hiệu trong C ++] (https://www.tutorialspoint.com/cplusplus/big_o_notation_in_c+.htm)
* [Độ phức tạp về thời gian của các thuật toán] (https://www.khanacademy.org/computi...mptotic-analysis/a/time-cloxity-of-algorithms)
## hashtags
* #Big o ký hiệu
* #C ++
* Phức tạp #Time
* #algorithms
* #Cấu trúc dữ liệu
=======================================
#Big O Notation, #C++, #Time Complexity, #algorithms, #data Structures **Big O Notation in C++**
Big O notation is a way of expressing the time complexity of an algorithm. It is a mathematical way of describing how the running time of an algorithm grows as the input size grows. Big O notation is used to compare the performance of different algorithms and to choose the most efficient algorithm for a given problem.
The Big O notation of an algorithm is represented by a letter O followed by a pair of parentheses. Inside the parentheses, you write a function of the input size. For example, the Big O notation of the `fibonacci()` function is `O(2^n)`. This means that the running time of the `fibonacci()` function grows exponentially as the input size increases.
The Big O notation is a simplified way of representing the time complexity of an algorithm. It does not take into account the constant factors. For example, the Big O notation of the `fibonacci()` function is `O(2^n)`, but the actual running time of the `fibonacci()` function is much less than that. This is because the constant factors in the `fibonacci()` function are very small.
The Big O notation is a useful tool for understanding the performance of algorithms. It can help you to choose the most efficient algorithm for a given problem.
## Example of Big O Notation in C++
The following is an example of how to use Big O notation in C++:
```c++
#include <iostream>
using namespace std;
// This function calculates the Fibonacci number of a given number n.
int fibonacci(int n) {
if (n == 0 || n == 1) {
return n;
} else {
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
}
int main() {
// Calculate the Fibonacci number of 10.
int n = 10;
int result = fibonacci;
// Print the result.
cout << "The Fibonacci number of 10 is " << result << endl;
return 0;
}
```
The Big O notation of the `fibonacci()` function is `O(2^n)`. This means that the running time of the `fibonacci()` function grows exponentially as the input size increases.
## Resources
* [Big O Notation](https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation)
* [Big O Notation in C++](https://www.tutorialspoint.com/cplusplus/big_o_notation_in_c++.htm)
* [Time Complexity of Algorithms](https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/asymptotic-analysis/a/time-complexity-of-algorithms)
## Hashtags
* #Big O Notation
* #C++
* #Time Complexity
* #algorithms
* #data Structures
Big O ký hiệu là một cách thể hiện sự phức tạp về thời gian của một thuật toán.Đó là một cách toán học để mô tả làm thế nào thời gian chạy của một thuật toán phát triển khi kích thước đầu vào tăng lên.Big O ký hiệu được sử dụng để so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau và để chọn thuật toán hiệu quả nhất cho một vấn đề nhất định.
Ký hiệu O lớn của một thuật toán được đại diện bởi một chữ O theo sau là một cặp dấu ngoặc đơn.Bên trong dấu ngoặc đơn, bạn viết một hàm của kích thước đầu vào.Ví dụ, ký hiệu o lớn của hàm `fibonacci ()` là `o (2^n)`.Điều này có nghĩa là thời gian chạy của hàm `fibonacci ()` tăng theo cấp số nhân khi kích thước đầu vào tăng.
Ký hiệu O lớn là một cách đơn giản hóa để thể hiện sự phức tạp về thời gian của một thuật toán.Nó không tính đến các yếu tố liên tục.Ví dụ, ký hiệu O lớn của hàm `fibonacci ()` là `o (2^n)`, nhưng thời gian chạy thực tế của hàm `fibonacci ()` ít hơn nhiều.Điều này là do các yếu tố không đổi trong hàm `fibonacci ()` rất nhỏ.
Big O ký hiệu là một công cụ hữu ích để hiểu hiệu suất của các thuật toán.Nó có thể giúp bạn chọn thuật toán hiệu quả nhất cho một vấn đề nhất định.
## Ví dụ về ký hiệu O lớn trong C ++
Sau đây là một ví dụ về cách sử dụng ký hiệu Big O trong C ++:
`` `C ++
#include <Istream>
sử dụng không gian tên STD;
// Hàm này tính toán số fibonacci của một số n.
int fibonacci (int n) {
if (n == 0 || n == 1) {
trả lại n;
} khác {
trả về fibonacci (n - 1) + fibonacci (n - 2);
}
}
int main () {
// Tính số Fibonacci là 10.
int n = 10;
kết quả int = fibonacci
;// In kết quả.
cout << "Số fibonacci là" là "<< result << endl;
trả lại 0;
}
`` `
Ký hiệu o lớn của hàm `fibonacci ()` là `o (2^n)`.Điều này có nghĩa là thời gian chạy của hàm `fibonacci ()` tăng theo cấp số nhân khi kích thước đầu vào tăng.
## Tài nguyên
* [Big O ký hiệu] (Big O notation - Wikipedia)
* [Big O ký hiệu trong C ++] (https://www.tutorialspoint.com/cplusplus/big_o_notation_in_c+.htm)
* [Độ phức tạp về thời gian của các thuật toán] (https://www.khanacademy.org/computi...mptotic-analysis/a/time-cloxity-of-algorithms)
## hashtags
* #Big o ký hiệu
* #C ++
* Phức tạp #Time
* #algorithms
* #Cấu trúc dữ liệu
=======================================
#Big O Notation, #C++, #Time Complexity, #algorithms, #data Structures **Big O Notation in C++**
Big O notation is a way of expressing the time complexity of an algorithm. It is a mathematical way of describing how the running time of an algorithm grows as the input size grows. Big O notation is used to compare the performance of different algorithms and to choose the most efficient algorithm for a given problem.
The Big O notation of an algorithm is represented by a letter O followed by a pair of parentheses. Inside the parentheses, you write a function of the input size. For example, the Big O notation of the `fibonacci()` function is `O(2^n)`. This means that the running time of the `fibonacci()` function grows exponentially as the input size increases.
The Big O notation is a simplified way of representing the time complexity of an algorithm. It does not take into account the constant factors. For example, the Big O notation of the `fibonacci()` function is `O(2^n)`, but the actual running time of the `fibonacci()` function is much less than that. This is because the constant factors in the `fibonacci()` function are very small.
The Big O notation is a useful tool for understanding the performance of algorithms. It can help you to choose the most efficient algorithm for a given problem.
## Example of Big O Notation in C++
The following is an example of how to use Big O notation in C++:
```c++
#include <iostream>
using namespace std;
// This function calculates the Fibonacci number of a given number n.
int fibonacci(int n) {
if (n == 0 || n == 1) {
return n;
} else {
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
}
int main() {
// Calculate the Fibonacci number of 10.
int n = 10;
int result = fibonacci
;// Print the result.
cout << "The Fibonacci number of 10 is " << result << endl;
return 0;
}
```
The Big O notation of the `fibonacci()` function is `O(2^n)`. This means that the running time of the `fibonacci()` function grows exponentially as the input size increases.
## Resources
* [Big O Notation](https://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation)
* [Big O Notation in C++](https://www.tutorialspoint.com/cplusplus/big_o_notation_in_c++.htm)
* [Time Complexity of Algorithms](https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/asymptotic-analysis/a/time-complexity-of-algorithms)
## Hashtags
* #Big O Notation
* #C++
* #Time Complexity
* #algorithms
* #data Structures
