hộ đg cần gấp ạ
K
Khách
Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
Những câu hỏi liên quan
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
Đánh giá được mức đơn giản của thuật toán, từ đó tìm ra được cách giải nhanh nhất.
BA
28 tháng 12 2020
Input: dãy số nguyên gồm n số được nhập từ bạn phím
Output: số lớn nhất, bé nhất trong dãy
BA
28 tháng 12 2020
B1: nhập dãy số nguyên
B2: gán max:=a[1]; min:=a[1]
B3: nếu max<a[i] thì max:=a[i]; min>a[i] then min:=a[i]
B4: in kết quả ra màn hình
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
*Chương trình 1:
from collections import Counter
import time
n = 1000
c = 0
# Ghi lại thời điểm bắt đầu
start_time = time.time()
for k in range(n):
c = c + 1
# Ghi lại thời điểm kết thúc
end_time = time.time()
# Tính thời gian hoàn thành
elapsed_time = end_time - start_time
# Sử dụng hàm Counter để đếm số lần lặp
counter = Counter(range(n))
# In số lần lặp
print("Số lần lặp: {}".format(counter))
# In thời gian thực thi
print("Thời gian thực thi của chương trình: {:.6f} giây".format(elapsed_time))
*Chương trình 2:
import time
n = 1000
c = 0
# Ghi lại thời điểm bắt đầu
start_time = time.perf_counter()
for k in range(n):
for j in range(n):
c = c + 1
# Ghi lại thời điểm kết thúc
end_time = time.perf_counter()
# Tính thời gian hoàn thành
elapsed_time = end_time - start_time
# In số lần lặp
print("Số lần lặp: {}".format(c))
# In thời gian thực thi
print("Thời gian thực thi của chương trình: {:.6f} giây".format(elapsed_time))
→Sự khác biệt độ phức tạp thời gian của 2 chương trình trên:
Độ phức tạp thời gian của chương trình 1 là O(1), còn độ phức tạp thời gian của chương trình 2 là O(n2).
24 tháng 10 2021
c: include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long a,b,c;
int main()
{
cin>>a>>b>>c;
cout<<max(a,max(b,c));
return 0;
}
ML
1
TA
18 tháng 7 2023
Hai tiêu chí đánh giá độ phức tạp tính toán quan trọng nhất là:
1. Thời gian thực thi (Runtime): Đây là thời gian mà chương trình hoặc thuật toán mất để thực hiện một nhiệm vụ hoặc tính toán. Thời gian thực thi là một tiêu chí quan trọng vì nó đo lường tốc độ hoạt động của chương trình, và đối với các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn hoặc thực hiện tính toán phức tạp, thời gian thực thi càng nhanh thì chương trình càng hiệu quả.
2. Độ phức tạp không gian (Space complexity): Đây là lượng bộ nhớ mà chương trình hoặc thuật toán sử dụng trong quá trình thực hiện nhiệm vụ hoặc tính toán. Độ phức tạp không gian cũng là một tiêu chí quan trọng vì nó đo lường khả năng sử dụng tài nguyên bộ nhớ của chương trình, và đối với các ứng dụng có yêu cầu về tài nguyên hạn chế, độ phức tạp không gian càng thấp thì chương trình càng hiệu quả.
THAM KHẢO!
Ta có: \(x^2+y^2+z^2+\dfrac{1}{x^2}+\dfrac{1}{y^2}+\dfrac{1}{z^2}=6 \)
\(\Leftrightarrow x^2+y^2+z^2+\dfrac{1}{x^2}+\dfrac{1}{y^2}+\dfrac{1}{z^2}-6=0\\ \Leftrightarrow\left(x^2+\dfrac{1}{x^2}-2\right)+\left(y^2+\dfrac{1}{y^2}-2\right)+\left(z^2+\dfrac{1}{z^2}-2\right)=0\\ \Leftrightarrow\left(x^2-2\cdot x^2\cdot\dfrac{1}{x^2}+\dfrac{1}{x^2}\right)+\left(y^2-2\cdot y^2\cdot\dfrac{1}{y^2}+\dfrac{1}{y^2}\right)+\left(z^2-2\cdot z^2\cdot\dfrac{1}{z^2}+\dfrac{1}{z^2}\right)=0\\ \Leftrightarrow\left(x-\dfrac{1}{x}\right)^2+\left(y-\dfrac{1}{y}\right)^2+\left(z-\dfrac{1}{z}\right)^2=0\)
Mà: \(\left\{{}\begin{matrix}\left(x-\dfrac{1}{x}\right)^2\ge0\forall x\\\left(y-\dfrac{1}{y}\right)^2\ge0\forall y\\\left(z-\dfrac{1}{z}\right)^2\ge0\forall z\end{matrix}\right.=>\left(x-\dfrac{1}{x}\right)^2+\left(y-\dfrac{1}{y}\right)^2+\left(z-\dfrac{1}{z}\right)^2\ge0\forall x,y,z\)
Dấu "=" xảy ra khi: \(\left\{{}\begin{matrix}x=\dfrac{1}{x}\\y=\dfrac{1}{y}\\z=\dfrac{1}{z}\end{matrix}\right.\Leftrightarrow\left\{{}\begin{matrix}x^2=1\\y^2=1\\z^2=1\end{matrix}\right.\)
\(P=x^{2024}+y^{2024}+z^{2024}\\=\left(x^2\right)^{1012}+\left(y^2\right)^{1012}+\left(z^2\right)^{1012}\\ =1^{1012}+1^{1012}+1^{1012}=3\)