Привет, я изучал и пытался научиться проверять временную сложность некоторых алгоритмов. Я видел это видео, которое было очень полезно.

Это, как я сказал, я подумал и начал пытаться разобраться в случае с Worsts и средним случаем определенных алгоритмов.

1

Я верю в следующий фрагмент: O (n), так как для значения sin мы должны зацикливать весь массив.

function mySin(x, iterNum) {
    var mxx = -x*x;
    var sin = 1;
    var n = 0;
    var term = 1;
    for (var i = 1; i <= 2*iterNum; i++) {
        n = n + 2;
        term = term * mxx / ( n*(n+1) );
        sin = sin + term
    }
    sin = x*sin;
    console.log(sin + " = my function.");
    console.log(Math.sin(x)  + " math.sin");
}

еще раз спасибо

2

function calculateFibonacciSum (num) {
    if(cachedNumbers[num]) {
        return cachedNumbers[num];
    }
    if(('number' === typeof num) && num <= 0) {
        throw new Error ('Fibonnci series starts with 0. Please, enter any interget greater than or equal to 0');
    }
    else if(('number' === typeof num) && num === 0) {
        return 0;
    }
    else if(('number' === typeof num) && (num === 1 || num === 2)) {
        return 1;
    }
    else {
        var value = calculateFibonacciSum(num-1) + calculateFibonacciSum(num-2);
        cachedNumbers[num] = value;
        return value;
    }
}

Хотя для этого я думаю, что это также O (n), поскольку в первом случае if/else tc является O (1), так как его участник, в то время как заключительный оператор else мы должны закодировать все числа, и если число не вычисляется, тогда снова вызовите функцию (ака recurssion).

ТИА