a)T(n) = O(n³)
a)T(n) = O(n⁴)

a) \(\lim \frac{{5n + 1}}{{2n}} = \lim \frac{{5 + \frac{1}{n}}}{2} = \frac{{5 + 0}}{2} = \frac{5}{2}\)           

b) \(\lim \frac{{6{n^2} + 8n + 1}}{{5{n^2} + 3}} = \lim \frac{{6 + \frac{8}{n} + \frac{1}{{{n^2}}}}}{{5 + \frac{3}{{{n^2}}}}} = \frac{{6 + 0 + 0}}{{5 + 0}} = \frac{6}{5}\)                   

c) \(\lim \frac{{\sqrt {{n^2} + 5n + 3} }}{{6n + 2}} = \lim \frac{{\sqrt {1 + \frac{5}{n} + \frac{3}{{{n^2}}}} }}{{6 + \frac{2}{n}}} = \frac{{\sqrt {1 + 0 + 0} }}{{6 + 0}} = \frac{1}{6}\)

d) \(\lim \left( {2 - \frac{1}{{{3^n}}}} \right) = \lim 2 - \lim {\left( {\frac{1}{3}} \right)^n} = 2 - 0 = 0\)              

e) \(\lim \frac{{{3^n} + {2^n}}}{{{{4.3}^n}}} = \lim \frac{{1 + {{\left( {\frac{2}{3}} \right)}^n}}}{4} = \frac{{1 + 0}}{4} = \frac{1}{4}\)                       

g) \(\lim \frac{{2 + \frac{1}{n}}}{{{3^n}}}\)

Ta có \(\lim \left( {2 + \frac{1}{n}} \right) = \lim 2 + \lim \frac{1}{n} = 2 + 0 = 2 > 0;\lim {3^n} =  + \infty  \Rightarrow \lim \frac{{2 + \frac{1}{n}}}{{{3^n}}} = 0\)

Viết  lời giải ra giúp mình nhé !

*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).

Tham khảo:

Hàm "Mystery(n)" sẽ trả về giá trị là r.

Độ phức tạp thời gian của chương trình này là O(n³)

Công việc của hàm là thực hiện sắp xếp.

Độ phức tạp của thuật toán là O(n²)

a.

\(A=\lim\frac{\sqrt[3]{n^6-7n^3-5n+8}}{n+12}=\lim \frac{\sqrt[3]{\frac{n^6-7n^3-5n+8}{n^3}}}{\frac{n+12}{n}}=\lim \frac{\sqrt[3]{n^3-7-\frac{5}{n^2}+\frac{8}{n^3}}}{1+\frac{12}{n}}\)

Ta thấy:

\(\lim\sqrt[3]{n^3-7-\frac{5}{n^2}+\frac{8}{n^3}}=\infty \)

\(\lim (1+\frac{12}{n})=1\)

Suy ra $A=\infty$

b.

\(B=\lim\frac{1}{\sqrt{3n+2}-\sqrt{2n+1}}=\lim \frac{1}{\frac{3n+2-(2n+1)}{\sqrt{3n+2}+\sqrt{2n+1}}}=\lim \frac{\sqrt{3n+2}+\sqrt{2n+1}}{n+1}\)

\(=\lim \frac{\sqrt{\frac{3n+2}{n}}+\sqrt{\frac{2n+1}{n}}}{\frac{n+1}{\sqrt{n}}}=\lim \frac{\sqrt{3+\frac{2}{n}}+\sqrt{2+\frac{1}{n}}}{\sqrt{n}+\frac{1}{\sqrt{n}}}\)

Ta thấy:

\(\lim( \sqrt{3+\frac{2}{n}}+\sqrt{2+\frac{1}{n}})=\sqrt{3}+\sqrt{2}>0\)

\(\lim (\sqrt{n}+\frac{1}{\sqrt{n}})=\infty\)

$\Rightarrow B=\infty$

c.

\(C=\lim \frac{4.3^n+7^{n+1}}{2.5^n+7^n}=\lim \frac{4(\frac{3}{7})^n+7}{2(\frac{5}{7})^n+1}\)

Ta thấy:

\(\lim [4(\frac{3}{7})^n+7]=4.0+7=7\) với $|\frac{3}{7}|<1$

\(\lim [2(\frac{5}{7})^n+1]=2.0+1=1\) với $|\frac{5}{7}|<1$

$\Rightarrow C=\frac{7}{1}=7$

Chương trình trên tính số lần lặp cần thiết để i lớn hơn n bằng cách nhân i với 2 trong mỗi lần lặp, sau đó tăng biến sum lên 1. Để xác định độ phức tạp thời gian của chương trình này, ta cần xem xét số lần lặp của vòng while và các phép toán trong vòng lặp.

Vòng while: Vòng lặp này chạy cho đến khi i >= n, và giá trị ban đầu của i là 1. Trong mỗi lần lặp, i được nhân với 2, vậy số lần lặp là log₂(n) (vì sau mỗi lần nhân i với 2, giá trị của i sẽ gấp đôi). Ví dụ, nếu n = 1000 thì số lần lặp là log₂(1000) ≈ 10.

Các phép toán trong vòng lặp:

Phép gán i = i * 2: Đây là phép nhân, có độ phức tạp là O(1).

Phép gán sum = sum + 1: Đây là phép gán giá trị vào biến sum, có độ phức tạp là O(1).

Vậy tổng độ phức tạp thời gian của chương trình là O(log n), hay O(log₂(1000)) ≈ O(10)

\(a=\lim\dfrac{5n\left(n+\sqrt{n^2-n-1}\right)}{n+1}=\lim\dfrac{5\left(n+\sqrt{n^2-n-1}\right)}{1+\dfrac{1}{n}}=\dfrac{+\infty}{1}=+\infty\)

\(b=\lim\dfrac{\sqrt{\dfrac{1}{n}+\sqrt{\dfrac{1}{n^3}+\dfrac{1}{n^4}}}}{1-\dfrac{1}{\sqrt{n}}}=\dfrac{0}{1}=0\)

\(c=\lim\dfrac{\sqrt{2n^2-1+\dfrac{7}{n^2}}}{3+\dfrac{5}{n}}=\dfrac{+\infty}{3}=+\infty\)

\(d=\lim\dfrac{\sqrt{3+\dfrac{2}{n}}-1}{3-\dfrac{2}{n}}=\dfrac{\sqrt{3}-1}{3}\)