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4.3 非正则奇点附近的渐近解
在 4.1 节、我们已经得到、在非正则点附近，至少有一个解有本性奇点.对于二阶以上的方程来说、还有一个解可能是形式上的Frobenius 型级数但它往往是发散的）（见例 4.1.6）.我们要给出二阶方程具有形式上 Frobenius 型级数解的条件. 定理一: 对于\(\infty\) 是非正则奇点的二阶常微分方程优雅降级和渐近增强
优雅降级/向下兼容： 一开始就构建站点的完整功能，然后针对浏览器测试和修复。比如一开始使用 CSS3 的特性构建了一个应用，然后逐步针对各大浏览器进行 hack 使其可以在低版本浏览器上正常浏览。 渐进增强/向上兼容： 一开始就针对低版本浏览器进行构建页面，完成基本的功能，然后再针大O符号、大Ω符号、小o符号、小ω、大Θ符号在算法中是什么意思？
先看难懂的解释： （反正em是没看懂。） （1）渐近上界记号O：比f(n) 同阶和低阶的函数。 如 O(n2) 表示 与 n2 同阶和比n2低阶的函数，可以是5（低阶）、n+1（低阶）、3n2+6n-1（同阶）。反过来，n2是5、n+1、3n2+6n-1的渐进上界。 （2）非紧上界记号o：低阶。 （3）渐近下界记号Ω：比f(n) 同阶和高阶的函数，与渐近如何进行算法的复杂度分析？
前言本篇文章收录于专辑：http://dwz.win/HjK你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。所以，“快”和“省”是衡量一个算法非常重要的两项指标，也算法导论 第一部分 第三章-函数的增长
算法导论 第三章-函数的增长 当输入规模大到使只有运行时间的增长量级有关时，就是在研究算法的渐近效率。 我们关心输入规模的无限增长时，在极限中，算法的运行时间如何随着输入规模的变大而增加。 对不是很小的输入规模来说，渐近的更有效的算法是最好的选择。 渐近记号实际上应用极大似然估计的渐近正态性
结论 假设 x 1 , ⋯ , x n【算法】算法复杂性分析
前言 算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量分析。此文主要介绍如何使用渐近分析记号来表示算法的时间复杂度以及如何对算法效率进行比较。 分析涉及的概念 输入规模度量 算法的时间效率和空间效率都用输入规模的函数进行度量 对相同大小的输入实例具有相同的阶乘求和的渐近估计与阶乘倒数平方求和
阶乘求和的渐近估计与阶乘倒数平方求和: n2⋅(n−2)!<∑k=1nk!<(n2+0.5)⋅(n−2)!n^2\cdot (n-2)!<\sum_{k=1}^{n}k!<(n^2+0.5)\cdot (n-2)!n2⋅(n−2)!<k=1∑nk!<(n2+0.5)⋅(n−2)! ∑k=0∞1(k!)2=2.27958530233606726743720444081⋯\sum_{k=0}^{\infty}\frac{1}{(k!)^2}算法 一些基本概念
（以下是本人在学习程杰老师的《大话数据结构》所做的笔记） 一、算法的定义 算法（Algorithm）是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。 二、算法的特性 1.输入输出 2.有穷性 3.确定性 4.可行性 三、算法的要求 1.正确性 2.可读计算时间复杂度~
最近在刷题准备校招，总是碰到计算时间复杂度的题，总是迷糊。今天就总结一下吧~可能会比较乱，因为是按照我以后能看懂的方式总结的~hh 一、概念 首先我们先了解一下两个概念：一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。 前者是某个算法的时间耗费，它《算法图解》NOTE 1 算法的渐近表示法以及二分法
这是《算法图解》的第一篇读书笔记，内容关于表示算法复杂度的渐近表示法以及一个简单但高效的算法：二分法。 1 .渐近表示法 1.1定义 算法的运行需要时间，这就需要衡量算法运行时间即时间复杂度的方式。这个衡量方式就被成为渐近表示法（大O表示法）。 渐近表示法用于描述算法在最糟糕