(2,6:0,2+1,5×2):2-7và1/2:3/2
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
Hướng dẫn chăm sóc F0 tại nhà & các loại thuốc cần có khi cách ly
Đây là giải pháp giúp giảm tải cho tuyến đầu và giúp người bệnh chủ động chăm sóc bản thân trong trường hợp cần thiết.
ĐẢO YẾN PHÚ QUỐC 
Số 58 Suối Lớn, Dương Tơ, Phú Quốc, Kiên Giang, Việt Nam
Liên hệ đặt hàng online: 02976.29.3333 - 0938.560.879
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.
EH
3
10 tháng 9 2019
Viết các phân số dưới dạng tối giản:
- So sánh các số hữu tỉ dương với nhau:
Ta có :
Vì nên
- Tương tự So sánh các số hữu tỉ âm với nhau ta được:
Vậy:
ND
0
2 tháng 1 2016
Vì n . n! = (n + 1 – 1).n! = (n + 1)! – n! nên:
S = 1.1! + 2.2! + 3.3! + 4.4! + ... + 16.16! = (2! – 1!) + (3! – 2!) + ... + ( 17! – 16!)
= 17! – 1
VC
0
20 tháng 8 2023
gọi số đó là abcd
Ta thấy:
a có 4 cách chọn
b có 3 cách chọn(vì a đã chọn 1 chữ số )
c có 2 cách chọn
d có 1 cách chọn
Vậy có tất cả 1x2x3x4=24 cách chọn số
Đ/s:24 cách chọn
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
Thuật toán là một chuỗi các bước được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể. Một trong những yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu suất của một thuật toán là độ phức tạp thời gian, tức là thời gian mà thuật toán mất để thực thi dựa trên kích thước đầu vào của vấn đề. Phân loại thuật toán dựa trên độ phức tạp thời gian là một phương pháp được sử dụng phổ biến để đánh giá và so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau. Dưới đây là một số phân loại chính dựa trên độ phức tạp thời gian của thuật toán:
-O(1) (độ phức tạp thời gian hằng số): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi không thay đổi theo kích thước đầu vào. Thời gian thực thi của thuật toán này là cố định, vì vậy độ phức tạp thời gian là hằng số. Ví dụ: Truy cập vào phần tử trong mảng có kích thước cố định.
-O(log n) (độ phức tạp thời gian logarithmic): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo logarit của kích thước đầu vào. Thuật toán này thường được sử dụng trong các bài toán tìm kiếm nhị phân, các thuật toán chia để trị, hoặc các thuật toán sắp xếp hiệu quả như QuickSort hoặc MergeSort.
-O(n) (độ phức tạp thời gian tuyến tính): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng tỷ lệ trực tiếp với kích thước đầu vào. Ví dụ: Duyệt qua từng phần tử trong mảng một lần.
-O(n2) (độ phức tạp thời gian bậc hai): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo bình phương của kích thước đầu vào. Ví dụ: Thuật toán sắp xếp Bubble Sort, các thuật toán tìm kiếm không hiệu quả như Linear Search trong một mảng lồng nhau.
-O(nk) (độ phức tạp thời gian bậc k): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo lũy thừa của kích thước đầu
\(\left(2,6:0,2+1,5\times2\right):2-7\dfrac{1}{2}:\dfrac{3}{2}\)
\(=\dfrac{\left(13+3\right)}{2}-\dfrac{15}{2}\times\dfrac{2}{3}\)
\(=\dfrac{16}{2}-\dfrac{15}{3}=8-5=3\)
a)(2,6:0,2+1,5x2):2-7
=(13+3):2-7
=16:2-7
=8-7
=1
b)1/2:3/2
=1/2x2/3
=1/3