演算法中的T

❶ 演算法與數據結構中樹基本操作DeleteChild(T,p,LR)中的T為什麼不是&T

我的理解是要加上&的。
因為我查課本時，就只有二叉樹的這兩個操作少了&。
而其他的，像，樹的操作是有加上&，圖的刪除，插入，修改……也是有&的，而它們的定義都是用結構體的，類型都差不多，執行功能類似的操作時應該也是一樣的，所以這里應該是課本的失誤，這和我以前做圖的實驗時，不加&就會修必不了的，只是傳值沒有傳址。

❷ 如何計算演算法復雜度

問題一：程序中的時間復雜度是怎麼計算的？ 演算法復雜度的介紹，見網路：
ke./view/7527
時間復雜度
時間頻度
一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。
計算方法
1. 一般情況下，演算法的基本操作重復執行的次數是模塊n的某一個函數f（n），因此，演算法的時間復雜度記做：T（n）=O（f（n））
分析：隨著模塊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，演算法的時間復雜度越低，演算法的效率越高。
2. 在計算時間復雜度的時候，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（它的同數量級有慶爛以下：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，則時間復雜度T（n）=O（f（n））
例：演算法：
for（i=1;i>

問題二：如何計算演算法的時間復雜度 求解演算法的時間復雜度的具體步驟是：⑴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，通常是最內層循環的循環體。⑵計算基本語句的執行次數的數量級；只需計算基本語句執行次數的數量級，這就意味著只要保證基本語句執行次數的函數中的最高次冪正確即可，可以忽略所有低次冪和最高次冪的系數。這樣能夠簡化演算法分析，並且使注意力集中在最重要的一點上：增長率。⑶用大Ο記號表示演算法的時間性能。將基本語句執行次數的數量級放入大Ο記號中。如果演算法中包含嵌套的循環，則基本語句通常是最內層的循環體，如果演算法中包含並列的循環，則將並列循環的時間復雜度相指彎加。例如：for(i=1;i 問題三：C語言演算法的時間復雜度如何計算啊？ 看看這個 每個循環都和上一層循環的參數有關。 所以要用地推公式： 設i(n)表示第一層循環的i為n時的循環次數，注意到他的下一層循環次數剛好就是n，分別是0,1,2...n-1 所以，把每一層循環設一個函數分別為：j(n),k(n),t(n) 則有 i(n)=j(0)+...+j(n-1) j(n)=k(0)+...+k(n-1) k(n)=t(0)+...+t(n-1) i(0)=j(0)=k(0)=0 t(n)=1 而總循環數是i(0)+i(1)...+i(n-1) 可以根據遞推條件得出准確值 所以演算法復雜度是O(i(0)+i(1)...+i(n-1))
記得採納啊

問題四：如何計算演算法的時間復雜度和空間復雜度 是說明一個程序根據其數據n的規模大小 所使用的大致時間和空間
說白了 就是表示 如果隨著n的增長 時間或空間會以什麼樣的方式進行增長
例
for(int i = 0; i 問題五：一個演算法的時間復雜度是什麼函數？ 關於n的函數，n是問題的規模

問題六：請問遞歸演算法的時間復雜度如何計算呢? 遞歸演算法的時間復雜度分析 收藏
在演算法分析中，當一個演算法中包含遞歸調用時，其時間復雜度的分析會轉化為一個遞歸方程求解。實際上，這個問題是數學上求解漸近階的問題，而遞歸方程的形式多種多樣，其求解方法也是不一而足，比較常用的有以下四種方法：
(1)代入法(Substitution Method)

代入法的基本步驟是先推測遞歸方程的顯式解，然後用數學歸納法來驗證該解是否合理。

(2)迭代法(Iteration Method)

迭代法的基本步驟是迭代地展開遞歸方程的右端，使之成為一個非遞歸的和式，然後通過對和式的估計來達到對方程左端即方程的解的估計。

(3)套用公式法(Master Method)

這個方法針對形如「T(n) = aT(n/b) + f(n)」的遞歸方程。這種遞歸方程是分治法的譽逗漏時間復雜性所滿足的遞歸關系，即一個規模為n的問題被分成規模均為n/b的a個子問題，遞歸地求解這a個子問題，然後通過對這a個子間題的解的綜合，得到原問題的解。

(4)差分方程法(Difference Formula Method)
可以將某些遞歸方程看成差分方程，通過解差分方程的方法來解遞歸方程，然後對解作出漸近階估計。

下面就以上方法給出一些例子說明。

一、代入法

大整數乘法計算時間的遞歸方程為：T(n) = 4T(n/2) + O(n)，其中T(1) = O(1)，我們猜測一個解T(n) = O(n2 )，根據符號O的定義，對n>n0，有T(n) >

問題七：如何計算時間復雜度 如何計算時間復雜度
定義：如果一個問題的規模是n，解這一問題的某一演算法所需要的時間為T(n)，它是n的某一函數 T(n)稱為這一演算法的「時間復雜性」。
當輸入量n逐漸加大時，時間復雜性的極限情形稱為演算法的「漸近時間復雜性」。
我們常用大O表示法表示時間復雜性，注意它是某一個演算法的時間復雜性。大O表示只是說有上界，由定義如果f(n)=O(n)，那顯然成立f(n)=O(n^2)，它給你一個上界，但並不是上確界，但人們在表示的時候一般都習慣表示前者。
此外，一個問題本身也有它的復雜性，如果某個演算法的復雜性到達了這個問題復雜性的下界，那就稱這樣的演算法是最佳演算法。
「大 O記法」：在這種描述中使用的基本參數是 n，即問題實例的規模，把復雜性或運行時間表達為n的函數。這里的「O」表示量級 (order)，比如說「二分檢索是 O(logn)的」,也就是說它需要「通過logn量級的步驟去檢索一個規模為n的數組」記法 O ( f(n) )表示當 n增大時，運行時間至多將以正比於 f(n)的速度增長。
這種漸進估計對演算法的理論分析和大致比較是非常有價值的，但在實踐中細節也可能造成差異。例如，一個低附加代價的O(n2)演算法在n較小的情況下可能比一個高附加代價的 O(nlogn)演算法運行得更快。當然，隨著n足夠大以後，具有較慢上升函數的演算法必然工作得更快。
O(1)
Temp=i;i=j;j=temp;
以 上三條單個語句的頻度均為1，該程序段的執行時間是一個與問題規模n無關的常數。演算法的時間復雜度為常數階，記作T(n)=O(1)。如果演算法的執行時 間不隨著問題規模n的增加而增長，即使演算法中有上千條語句，其執行時間也不過是一個較大的常數。此類演算法的時間復雜度是O(1)。
O(n^2)
2.1. 交換i和j的內容
sum=0； （一次）
for(i=1;i>

問題八：演算法的時間復雜度 以下是考研時常用的計算方法，實際上最簡單的方法採用多項式最大階的方法，如：
f(n)=a1*n^m+a2*n^(m-1)+.......an-1*n+an
的時間復雜度為:T(f(n))=O(n^m)
採用時間步法，找一個函數g(n),找一個自然數n0,使f(n)T(n)=O(n)
(2)6n^2-12n+1=12)=7n^2=7*g(n)==>T(n)=O(n^2)
(3)n(n+1)(n+2)/6=n0=2時)=n0=4)=2*g(n)===>T(n)=O(n^3)
(4)2^(n+1)+100nT(n)=O(2^n)

❸ 數學公式中的s.t.是什麼意思

數學公式中的s.t.是subject to 的縮寫，表示約束條件。

在數學規劃中，對於決策方案的各項限制，常以不等式或方程式的形式出現。在經濟問題中，對目標函數常常要在一定約束條件下求最大值(或最小值)，它們包含著用來代表決策方案的變數，藉以對決策方案施加限制范圍。

建立優化數學模型猜迅，通常是根據設計要求，應用相關基礎檔兆橋和專業知識，建立若干個相應的數學表達式。對於機械結構優化設計，主要是根據力學，機械設計等專業基礎知識及機械製造等專業知識來建立數學模型。優化問題的一般數學模型如下所示：

(3)演算法中的T擴展閱讀：

在機械設計中，一般用作目標函數的有體積最小、質量最小、效率最大、柔度最小、振幅或雜訊最小、成本最低，等等。

機械優化設計一般分為單目標優化問題和多目標優化行猛問題。只有一個目標函數的優化問題稱為單目標優化問題；在同一個設計中要提出多個目標區數時，稱為多目標優化問題。目標函數愈多，設計的綜合效果愈好，但求解的難度也愈大。

目標函數一般表現為顯式和隱式兩種。顯式目標函數是根據設計理論或公式、科學定理的關系推導的代數方程，或是根據實驗數據採用曲線擬合方法所得的曲線方程；隱式目標函數是利用有限元分析方法、人工神經網路方法或模擬模擬方法的程序計算的結果，沒有明顯的函數式，但可給出函數值。

❹ EM演算法求混合高斯分布的參數時，圖中的T是什麼意思

這里的T是表示一個函數的表達式，也就是是說T(U,S,X,Y,Z......) 實際上是t的函數，其中，t是函數（也就是因變數），U,S,X,Y,Z......都是函數t的自變數。T是函數關系。 y=f(x) =kx+b y就是x的函數，f表示的一種函數關系，只是這里的函數關系比較抽象，並不是具體的,而若是給出具體的函數關系就是kx+b這樣的表達式了。 只是一個是抽象的關系， 一個是具體的關系而已 而樓主給的函數是個多元函數，也就是說，U,S,X,Y,Z......等共同作用影響函數t的變化。 這個函數關系的描述就是U－宇宙；S空間，XYZ，......事件，順序等多個因素共同一種方式T來影響時間t的變化。估計這個是相對論或者霍金的時間理論那的東西。