The recurrent equations for the time complexities of programs P1 and P2 are: P1: T(1)=1,T(N)=T(N/3)+1 P2: T(1)=1,T(N)=3T(N/3)+1 Then the correct conclusion about their time complexities is:
时间: 2024-04-07 13:32:05 浏览: 21
对于程序 P1,其递推式为 T(1)=1,T(N)=T(N/3)+1。根据递推式,我们可以推导出:
T(N) = T(N/3) + 1
= T(N/9) + 1 + 1
= T(N/27) + 1 + 1 + 1
= ...
= 1 + log3(N)
因此,程序 P1 的时间复杂度为 O(log N)。
对于程序 P2,其递推式为 T(1)=1,T(N)=3T(N/3)+1。根据递推式,我们可以推导出:
T(N) = 3T(N/3) + 1
= 3(3T(N/9)+1) + 1
= 3^2T(N/9) + 3 + 1
= ...
= 3^kT(N/3^k) + 3^(k-1) + ... + 3 + 1
当 N/3^k=1 时,即 k=log3(N),有:
T(N) = 3^log3(N) + 3^(log3(N)-1) + ... + 3 + 1
= O(N)
因此,程序 P2 的时间复杂度为 O(N)。
综上所述,两个程序的时间复杂度分别为 O(log N) 和 O(N),因此它们的时间复杂度是不同的。
相关问题
文献中:FU status0=alive without ds, 1=alive with recurren ds, 2=dead without ds, 3=dead d/t recurrent ds, 4=dead, unknown, 5= FU loss是什么意思
根据您提供的信息,FU status0到5是一种用于描述患者状态的编码系统。这些编码的含义如下:
- FU status0(FU代表follow-up)表示患者存活且没有复发疾病。
- FU status1表示患者存活并出现了复发疾病。
- FU status2表示患者死亡,但没有复发疾病。
- FU status3表示患者死亡,原因是复发疾病。
- FU status4表示患者死亡,原因未知。
- FU status5表示失去了对患者的随访信息。
这些编码系统通常用于医学研究中,以便对患者的疾病进展和预后进行分类和分析。
anomaly detection based on convolutional recurrent autoencoder for iot time
近年来,随着物联网技术的不断发展和普及,物联网设备不断增多,但是其安全性问题也逐渐凸显出来。针对这一问题,基于卷积循环自编码器的异常检测技术应运而生。
卷积循环自编码器是一种结合了卷积神经网络和循环神经网络的深度学习模型,它能够有效地从时间序列数据中提取特征,并在此基础上进行异常检测。在物联网环境下,设备生成的数据通常是时间序列数据,因此卷积循环自编码器非常适合用于物联网时间的异常检测。
通过监测物联网设备生成的时间序列数据,卷积循环自编码器可以学习正常数据的模式,并在接收到异常数据时进行精准地识别。在实际应用中,首先需要对正常的时间序列数据进行训练,使得模型能够准确地识别正常模式,然后在实时监测中对新数据进行异常检测。一旦检测到异常数据,系统就可以立即采取应对措施,保障物联网系统的安全性和稳定性。
总的来说,基于卷积循环自编码器的异常检测技术为物联网时间序列数据的安全提供了一种新的解决方案。随着物联网技术的不断发展,这一技术将会在物联网安全领域发挥越来越重要的作用。