ВРЕМЕНСКА СЛОЖЕНОСТ ПЕТЉЕ КАДА СЕ ПРОМЕНЉИВА ПЕТЉЕ „ПРОШИРУЈЕ ИЛИ СМАЊУЈЕ“ ЕКСПОНЕНЦИЈАЛНО

За такве случајеве временска сложеност петље је О(лог(лог(н))). Следећи случајеви анализирају различите аспекте проблема. Случај 1: CPP for (int i = 2; i <=n; i = pow(i k)) { // some O(1) expressions or statements } In this case i takes values 2 2^к(2^к)^к= 2^к²(2^к²)^к= 2^к³... 2^к^{^{лог_к(лог(н))}}. Последњи члан мора бити мањи или једнак н и имамо 2^к^{^{лог_к(лог(н))}}= 2^лог(н)= н што се у потпуности слаже са вредношћу нашег последњег члана. Дакле, постоји укупан дневник_к(лог(н)) много итерација и свакој итерацији је потребно константно време да се покрене, стога је укупна временска сложеност О(лог(лог(н))). Случај 2: CPP

// func() is any constant root function for (int i = n; i > 1; i = func(i))  {   // some O(1) expressions or statements }

In this case i takes values n n^1/к(н^1/к)^1/к= н^1/к²н^1/к³... н^{1/к^{лог_к(лог(н))}}тако да постоје у укупном дневнику_к(лог(н)) итерација и свака итерација захтева време О(1) тако да је укупна временска сложеност О(лог(лог(н))). Погледајте доњи чланак за анализу различитих типова петљи. хттпс://ввв.геексфоргеекс.орг/дса/хов-то-аналисе-лоопс-фор-цомплекити-аналисис-оф-алгоритхмс/ Креирај квиз

TechCodeview

Временска сложеност петље када се променљива петље „проширује или смањује“ експоненцијално