1樓:┭瞛緰阼萁
1)四個連續正整數,最大的數與最小的數的和減去另兩個數的差為版0.
2)1+(2-3-4+5)+(6-7-8+9)+...+(2006-2007-2008+2009)=1
能得到的最小非負數是權1.對嗎?
對正整數n,設xn是關於x的方程nx3+2x-n=0的實數根,記an=[(n+1)xn](n=2,3...),(符號[x]表示不超過x
2樓:暶鎵
(1)設t=(n+1)x,
則x=t
n+1,
∴nx3+2x-n=nt
(n+1)
+2tn+1
-n,記為g(t)=nt
(n+1)
+2tn+1
-n,n∈n,
當n≥2,則g(t)是增回函式,
方程g(t)=0只有
一個實根答tn.
g(n+1)=2>0,
g(n)=n(1+n?n
)(n+1)
<0,∴n 即n<(n+1)xn ∴an=[(n+1)xn]=n, ∴a3=3. (2)由(1)可知,an=[(n+1)xn]=n,∴12015 (a2+a3+...+a2016)=1 2015 ×(2+2016)×2015 2=1008. 設某演算法的計算時間表示位遞推關係式t(n)=t(n-1)+n(n位正整數)及t(0)=1,則該演算法的時間複雜度為 3樓:安觀影 選擇d. t(n) =t(n-1)+n =t(n-2)+(n-1)+n =t(n-3)+(n-2)+(n-1)+n ...=t(0)+1+2+...+(n-2)+(n-1)+n =1+1+2+...+(n-2)+(n-1)+n =1+(n+1)*n/2 所以為 o(n2),選d。 時間複雜度是同一問題可用不同演算法解決,而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。 電腦科學中,演算法的時間複雜度是一個函式,它定性描述了該演算法的執行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。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。 使用這種方式時,時間複雜度可被稱為是漸近的,它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。 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),使得當n趨近於無窮大時,t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數,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。 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))。 在pascal中比較容易理解,容易計算的方法是:看看有幾重for迴圈,只有一重則時間複雜度為o(n),二重則為o(n^2),依此類推,如果有二分則為o(logn),二分例如快速冪、二分查詢,如果一個for迴圈套一個二分,那麼時間複雜度則為o(nlogn)。 參考資料 4樓:匿名使用者 t(n) =t(n-1)+n =t(n-2)+(n-1)+n =t(n-3)+(n-2)+(n-1)+n...=t(0)+1+2+...+(n-2)+(n-1)+n=1+1+2+...+(n-2)+(n-1)+n=1+(n+1)*n/2 所以為 o(n2),選d。 你好 樓主 證明 8 2n 1 7 n 2 8 8 2n 49 7 n 8 8 2n 7 n 8 7 n 49 7 n 8 64 n 7 n 57 7 n 因為64 n 7 n,57 7 n都能被57整除所以8 2n 1 7 n 2 能被57整除所以8 2n 1 7 n 2 能被57整除,是57的倍... 不是。法國數學家費馬於1640年提出了以下猜想 可以發現。f1 2 2 1 1 5 f2 2 2 2 1 17 f3 2 2 3 1 257 f4 2 2 4 1 65537 f5 2 2 5 1 4294967297前4個是質數，因為第5個數實在太大了，費馬認為是質數。由此提出 費馬沒給出證明 形... 1 首先，定義3個整型變數，儲存控制陣列元素的變數，以及左側對角線元素的和 右側對角線元素的和。2 接著，給陣列賦初值，即輸入一個4 4方陣。3 設定suml和sumr的初值為0。4 用for迴圈控制讀入方陣對角線上的各元素，實現對角線上各元素的和。5 計算左側對角線和右側對角線上各元素的和，用累加...設n為正整數,且64 n 7 n能被57整除,證明
2的（2的n次方 次方加1為質數嗎 n為正整數
輸入正整數n1n6和n階方陣a中的元素如果