函数增长速度多少合适

⑴ 算法分析中的增长速度指的是什么

增长速度就是指函数的导数，f(n)(n>=N)的增长速度不超过g(n)，就是说当n>N时，对于任意n，总有f'(n)<=g'(n)

⑵ 关于幂函数和对数函数增长率的问题 比如：N^0.001 和 logN 哪个增长得快为什么我想知道普遍的规律

当为N趋近正无穷大时，肯定是N^0.001大；可以这样理解对N^0.001 和 logN
取反函数，N的1000次方和e的N次方比，肯定是e的N次方大，而反函数和原函数的导数互为倒数，增长速率相反，所以是N^0.001的大

⑶ 函数增长快慢排名口诀

内容子交并补集，还有幂指对函数。性质奇偶与增减，观察图像最明显。
复合函数式出现，性质乘法法则辨，若要详细证明它，还须将那定义抓。
指数与对数函数，两者互为反函数。底数非1的正数，1两边增减变故。
函数定义域好求。分母不能等于0，偶次方根须非负，零和负数无对数；
正切函数角不直，余切函数角不平；其余函数实数集，多种情况求交集。
两个互为反函数，单调性质都相同；图像互为轴对称，Y=X是对称轴；
求解非常有规律，反解换元定义域；反函数的定义域，原来函数的值域。
幂函数性质易记，指数化既约分数；函数性质看指数，奇母奇子奇函数，
奇母偶子偶函数，偶母非奇偶函数；图像第一象限内，函数增减看正负。

⑷ 函数增长速度比较

指数>幂函数>对数

⑸ 哪个函数增长速度最快

指数函数＞幂函数（指数大于1）＞正比例函数＞幂函数（指数在1到2之间）＞对数函数

⑹ 基本函数增长快慢顺序是什么

n! > 2 n > 10n 2 > 100n > 15n+100log n>log n 3 > log n e 10

以n为变量，下面按趋于无穷大时从快到慢排序

n的n次方，n的阶乘，a的n次方（指数函数）a>1，n的a次方（幂函数）a>0，对数函数ln（n）

常见的几个趋于无穷大的函数可按这个顺序，如果做题时遇上了，可直接比较大小得出结果。

比如x趋于正无穷x/e^x，可直接得结果为0，x趋于0+，xlnx可直接得结果为0，等等。

(6)函数增长速度多少合适扩展阅读：

生长曲线模型整体呈现“S”型，可以分为初期、中期和末期三个阶段：

（1）在初期，虽然 x 处于增长阶段，但是 y 的增长较为缓慢，这时曲线呈现较为平缓的上升；

（2）在中期，随着 x 的增长，y 的增长速度逐渐增快，曲线呈现快速上升的态势；

（3）当达到拐点(X*，Y*)后，因函数饱和程度的增长达到末期，随着 x 的增长 y 的增长较为缓慢，增长速度趋近于0，曲线呈水平状发展。

⑺ 哪种类型函数增长最快

没有"增长最快的函数"，只有"增长更快的函数"。常函数增长为0，对数函数比常函数增长快;正指数的幂函数比对数函数增长快;底大于1的正指数函数比幂函数增长快;幂指函数比指数函数增长开快;以幂指函数为底的幂指函数比底（幂指函数）增长快。任意给定一个趋于无穷大的函数，以它为底，可以构造一个幂指函数，比它增长快。

⑻ 函数增长快慢看绝对值吗

可以看绝对值。
导数就是图像的坡度也就是斜率，坡度大的变化就快，小的变化就慢。
绝对值用是指一个数在数轴上所对应点到原点的距离，数字的绝对值可以被认为是与零的距离。正数或零的绝对值是它自己，负数的绝对值是它的相反数。实数的绝对值的泛化发生在各种各样的数学设置中，例如复数、四元数、有序环、字段和向量空间定义绝对值。绝对值与各种数学和物理环境中的大小、距离和范数的概念密切相关。