Sehr gutes Video, super erklärt, vielen Dank. Eine Frage hätte ich noch: In dem Beispiel am Ende des videos (42n (n-1) +13log2(n)) ist der worst case klar: nämlich O(nhoch2). Was wäre jetzt aber der best case? O (log(n))?
Oh nein, 42n(n-1)+13log2(n) ist ein Beispiel für einen Ausdruck, der die beste oder die längste oder die mittlere Laufzeit oder die Zahl der seit 1900 produzierten Milchflaschen oder was auch immer angeben kann. Diese Funktion ist in der Menge O(n²) und in der Menge O(n³), aber nicht in der Menge O(log n) usw. Das sagt aber nichts über die Bedeutung dieser Funktion.
Hallo, Ich habe eine Frage bitte. Wieso sagen wir n=O(n~2) obwohl n wächst schneller als n~2. Lauf definition von groß O, n muss langsamer oder gleich schnell wie n~2, aber lineare Laufzeit ist schneller. Ich wäre Ihnen dankbar ,wenn Sie mir das erklären würden. Tolles Video Danke
Ist O(n²) gemeint? n² wächst schneller als n, nicht andersherum. Denn n²/n --> oo. Aber n² steht für die Laufzeit, nicht für die Geschwindigkeit. Je höher die Laufzeit, desto langsamer das Programm. Ein Programm mit einer Laufzeit O(n) ist also für große n deutlich schneller als eines mit der (viel schneller wachsenden) Laufzeit O(n²).
Sehr gutes Video, super erklärt, vielen Dank. Eine Frage hätte ich noch: In dem Beispiel am Ende des videos (42n (n-1) +13log2(n)) ist der worst case klar: nämlich O(nhoch2). Was wäre jetzt aber der best case? O (log(n))?
Oh nein, 42n(n-1)+13log2(n) ist ein Beispiel für einen Ausdruck, der die beste oder die längste oder die mittlere Laufzeit oder die Zahl der seit 1900 produzierten Milchflaschen oder was auch immer angeben kann. Diese Funktion ist in der Menge O(n²) und in der Menge O(n³), aber nicht in der Menge O(log n) usw. Das sagt aber nichts über die Bedeutung dieser Funktion.
Hallo,
Ich habe eine Frage bitte.
Wieso sagen wir n=O(n~2)
obwohl n wächst schneller als n~2.
Lauf definition von groß O, n muss langsamer oder gleich schnell wie n~2, aber lineare Laufzeit ist schneller.
Ich wäre Ihnen dankbar ,wenn Sie mir das erklären würden.
Tolles Video Danke
Ist O(n²) gemeint?
n² wächst schneller als n, nicht andersherum. Denn n²/n --> oo.
Aber n² steht für die Laufzeit, nicht für die Geschwindigkeit. Je höher die Laufzeit, desto langsamer das Programm.
Ein Programm mit einer Laufzeit O(n) ist also für große n deutlich schneller als eines mit der (viel schneller wachsenden) Laufzeit O(n²).
Wieder sehr gut erklärt. Danke.
sehr verständlich erklärt
Hallo, danke für die Erklärungen. Aber ich verstehe nicht, wieso (2+3n)/n = 3 ist und wieso das bedeuted dass wir 0(n) haben?
Vorsicht, es ist *nicht* (2+3n)/n = 3, *sondern* es ist O((2+3n)/n) = O(3) = O(1).
de.wikipedia.org/wiki/Landau-Symbole#Definition
Ich verstehe gar nicht 😭😭
Ich muss was verstehen
Gibt es konkrete Fragen zum Video? (Aber keine Übungszettelaufgaben von anderswo.)