Howdy.

Today you brought an attendance sheet with answers. 

On the back please write anything you want such as if your seating is not good. 

I posted all the assignments to the end of the semester. 

Project: three stages. 



   3 2 5 4 6 1 2 4
   -
   1 2 5 4 6 3 2 4
     -
   1 2 5 4 6 3 2 4
       -
   1 2 2 4 6 3 5 4
         -
   1 2 2 3 6 4 5 4
           -
   1 2 2 3 4 6 5 4 
             - 
   1 2 2 3 4 4 5 6
               -
   1 2 2 3 4 4 5 6
                 -

\documentclass{article} \usepackage[utf8]{inputenc} \title{Homework 06} 
\author{Adrian German} \date{January 12, 2002} \begin{document} \maketitle 
\tableofcontents
 
\section{Introduction} We first looked at the Selection Sort algorithm as 
described on pp. 636-643.
 
\section{The Order of Growth of Selection Sort}
 
Let $n$ be the size of the array. The total number of visits is $$T(n) = n + 2 
+ (n - 1) + 2 + ... + 2 + 2 = \frac{1}{2} n^2 + \frac{5}{2} n - 3$$ \noindent 
So selection sort is an $O(n^2)$ algorithm. \section{Big-Oh Notation} Suppose 
there is a function $T(n)$ that represents the running time of an algorithm as 
a function of its input size. Suppose then that there is another function 
$f(n)$ that we want to compare $T(n)$ to. Then we say that $$T(n) = O(f(n))$$ 
if $$\frac{T(n)}{f(n)} \le C$$ for all $n \ge n_0$.
\end{document}