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我很难用O表示法定义以下算法的运行时间.我的第一个猜测是O(n),但是迭代和我应用的数字之间的差距并不稳定.我怎么错误地定义了这个？

public int function (int n ) 
{
  if ( n == 0) {
    return 0;
  }

  int i = 1;
  int j = n ;
  while ( i < j ) 
  {
    i = i + 1;
    j = j - 1;
  }
  return function ( i - 1) + 1;
}

我试图恢复密码.考虑到这一点,我认识到"密码恢复"这个问题是NP问题的一个很好的例子.如果您知道密码,则很容易在多项式时间内验证密码.但是如果您不知道密码,则必须在整个空间内搜索可能显示为指数时间的可能解决方案.

现在我的问题是:这不是证明P!= NP,因为"密码恢复"是NP的一个元素,可以显示需要多于多项式时间来运行？

我知道Perl正则表达式引擎的一些功能不常见.但是,它是什么课？它可能没有上下文,但CS理论从来不是我最强的主题.

是否有可能获得Math.random()的Big O估计值？

我希望John McCarthy还活着,但......

来自LISP 1.5程序员手册:

LISP可以解释和执行以S表达式形式编写的程序.因此,与机器语言一样,并且与大多数其他更高级语言不同,它可以用于生成用于进一步执行的程序.

我需要更多关于机器语言如何用于生成程序以及Lisp如何实现它的澄清？

这个问题是关于导致出现登录问题(例如排序和搜索)的解决方案之间是否存在一些抽象的相似性.或者,更简单地说,为什么日志在算法复杂性中如此频繁出现？

我正在尝试创建一个函数，该函数将对所有数字求和
并返回汇总数字的总和。

例如：
对于输入getNumValue（1589）
的输出将是：5
监守：1 + 5 + 8 + 9 = 23
和2 + 3 = 5
因此，输出将是5
由于我们不能将其分割成多个数字。

我确实设法创建了一个总结数字的递归函数：

def getNumValue(number: int):
    if number == 0:
        return 0
    return (number % 10 + getNumValue(int(number / 10)))

但我似乎无法将它用于我的事业。

顺便说一句，
我不想使用任何字符串
而且我正在尝试使用递归到目前为止没有运气。
我敢打赌，这是一个我不熟悉的已知数学问题。
有什么建议吗？