1樓：匿名使用者
這個表示式的分母是n的平方吧，這樣的話，結果是o(n)，因為時間複雜度是計算n趨於無窮大時候的無窮大量的最大階次，這樣除完了的結果第一項是n，第2項是log2n，第3項是1/n，當n趨於無窮大時，第二項比第一項小，第3項為0
乙個演算法的時間複雜度為(n3+n2log2n+14n)/n2，其數量級表示為________。
2樓：116貝貝愛
結果為：o(n)
解題過程如下：
結果第一項是n，第2項是log2n，第3項是1/n，
當n趨於無窮大時，第二項比第一項小，第3項為0
所以(n3+n2log2n+14n)/n2，其數量級表示為o(n)
時間複雜度計算方法：
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t(n)/f(n)的極限值（當n趨近於無窮大時）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。
隨著模組n的增大，演算法執行的時間的增長率和 f(n) 的增長率成正比，所以 f(n) 越小，演算法的時間複雜度越低，演算法的效率越高。
在計算時間複雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出 t(n) 的同數量級（它的同數量級有以下：1，log2n，n，n log2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出後，f(n) = 該數量級，若 t(n)/f(n) 求極限可得到一常數c，則時間複雜度t(n) = o(f(n))
3樓：匿名使用者
時間複雜度為o(n)
原式=n+log2n+14
n比log2n，14都高階，所以只用考慮n，即o（n）
乙個演算法的時間複雜度為(n3+n2log2n+14n)/n2，其數量級表示為________。
4樓：
數量級表示為o(n)。
分析過程如下：
分子分母同除n^2，則(n^3+n^2log2n+14n)/n^2=n+log2n+14n^(-1)；
當n足夠大時，即n→+∞有：n>log2n，14n^(-1)=0；
因為時間複雜度數量級是計算n趨於無窮大時的最大無窮大量的最大階次；
因此，對於n+log2n+14n^(-1)，n為最大的無窮大量，數量級表示為o(n);
即：(n^3+n^2log2n+14n)/n^2的數量級表示為o(n)。
擴充套件資料：
電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。
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，考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。時間複雜度數量級是計算n趨於無窮大時的最大無窮大量的最大階次。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
1、常數階o(1)，對數階o(log2n)，線性階o(n)；
2、線性對數階o(nlog2n)，平方階o(n^2)，立方階o(n^3)，...
3、k次方階o(n^k)，指數階o(2^n)。
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。
求解演算法的時間複雜度數量級的具體步驟是：
1、找出演算法中的基本語句，演算法中執行次數最多的那條語句就是基本語句，通常是最內層迴圈的迴圈體。
2、計算基本語句的執行次數的數量級，保證基本語句執行次數的函式中的最高次冪正確。
3、用大ο記號表示演算法的時間效能。將基本語句執行次數的數量級放入大ο記號中。
5樓：匿名使用者
一定是o(n)當n足夠大時，n^3>n^2*log2n; n^3>14n,所以(n^3+n^2log2n+14n)/n^2=o(n^3)/o(n^2)=o(n)
6樓：姬馳校星緯
時間複雜度
o(n)
原式=n+log2n+14
n比log2n14都高階所只用考慮n即o(n)
7樓：匿名使用者
o(n3)
要選最高的
8樓：匿名使用者
這個不太清楚哦，好像是上面說的吧，不確定
乙個演算法的時間複雜度為(n3+n2log2n+14n)/n2，其數量級表示為________。
9樓：
o(n)級別.
計算漸進複雜度只需看最高次.
不過一般的演算法複雜度很少出現除法,不知道這個/n^2是怎麼來的?
10樓：童玉花闞茶
時間複雜度為o(n)
原式=n+log2n+14
n比log2n，14都高階，所以只用考慮n，即o（n）
乙個演算法的時間複雜度為(n3+n2log2n+14n)/n2，其數量級表示為________。
11樓：喜嘉悅聲恩
結果為：o(n)
解題過程如下：
因為時間複雜度是計算n趨於無窮大時候的無窮大量的最大階次結果第一項是n，第2項是log2n，第3項是1/n，當n趨於無窮大時，第二項比第一項小，第3項為0所以(n3+n2log2n+14n)/n2，其數量級表示為o(n)擴充套件資料
時間複雜度計算方法：
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t(n)/f(n)的極限值（當n趨近於無窮大時）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。
隨著模組n的增大，演算法執行的時間的增長率和f(n)
的增長率成正比，所以
f(n)
越小，演算法的時間複雜度越低，演算法的效率越高。
在計算時間複雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出
t(n)
的同數量級（它的同數量級有以下：1，log2n，n，nlog2n
，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出後，f(n)=該數量級，若
t(n)/f(n)
求極限可得到一常數c，則時間複雜度t(n)=o(f(n))
12樓：塗含秀扶紹
時間複雜度為o(n)
原式=n+log2n+14
n比log2n，14都高階，所以只用考慮n，即o（n）
13樓：縱藹英芷蝶
o(n)級別.
計算漸進複雜度只需看最高次.
不過一般的演算法複雜度很少出現除法,不知道這個/n^2是怎麼來的?
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