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化简关于时间复杂度的递归式
已知某递归算法的
复杂度
为:T(n)=2T(n/2)+4,则求解该
递归式
的解为:
答:
4(2n-1)可以这样理解,
递归
分解到最后一层是n个四 上一层是n/2个4,再上一层n/4个4,一直往上 全部加起来是2n-1个4
时间复杂度
忽略掉常数是O(n)的
...用大师解法计算下面
递归
表达式的
时间复杂度
. T(n)=2T(n/2) + Θ...
答:
e 因为已算出#g每次做3(n-3)次加法,那么i从1到n,一共做2/3*(n^2-5n+6)次加法,所以
复杂度
为O(n^2)。f 这个函数可以写成公式T(n)=T(n-2)+T(n-1),这个
递归式
跟黄金分割有关系,解这个递归式,可以知道 T(n) = O((√5-1/2)^n)g 函数调用一共做3(n-3)次加法...
一个
时间复杂度的
问题
答:
一般来说, 标准的分治法合并排序
时间复杂度
为O(n * lg n), 略小于插入排序的O(n*n),
递归式
的时间复杂度求解方法比较多,有画图分析法, 算式求解即类似于 T(n) = f(T(n-1))的求解方法, 还有就是凭经验猜然后用数学归纳法证明等等, 对于你的问题最直观的方法就是画图法, 这是一个二叉...
算法
复杂度
答:
经验与理论的结合 母函数法,虽然非通用,却在特定情况下展现出独特的力量。它通过经验
化简递归式
,巧妙地求解
时间复杂度
,为那些常规方法难以触及的问题提供了可能。空间复杂度,同样关键,尤其是在处理矩阵运算、集合操作和树形结构时。算法设计者必须确保空间需求不会超越可用内存,以避免不必要的资源浪费。
...n) { if(n==1) return 1; return n*fun(n-1); }的
时间复杂度
为...
答:
复杂度
为o(n)递归复杂度求法:设T(n)则根据
递归式
有T(n) = 1+T(n-1)T(1) = 1 所以T(n) = o(n)
这道题的圈住的部分看不明白,不知道这个算法的
时间复杂度
怎么求出来
答:
0,n-1]调用一趟mergesort的
时间
为T(n),那么它的上一次
递归
中需要对该数组的左半部分[0,(n-1)/2]和右半部分[(n-1)/2+1,n-1]分别再调用mergesort,时间各为T(n/2),合起来为2T(n/2)。最后需要将左半部分和右半部分合并,耗费时间为O(n),加起来即得图中式子。
“快速排序”的问题
答:
这个时候的
复杂度
就是nlgn;不然,如果序列是有规律分布,一般来说我们是固定一个位置选择划分元(第一个,中间的,最末等等都是常选的地方),那么每次你的划分都差不多,最坏情况你把n划分为c+(n+c),c远远小于n,这是很有可能的,此时
时间递归式
即为:T(n)≈T(n-c)+常数 复杂度O(n*n...
...+n2 ,其中 n 表示问题的规模,则该算法的
时间复杂度
为()
答:
【答案】:D 本题需要用到特定形式
的递归式
分析法:在本题中,a=8,b=2,故符合(1)的情况。
时间复杂度
为:O(n3)。a=16,b=4
最优合并问题的
时间复杂度
怎么算
答:
一般来说, 标准的分治法合并排序
时间复杂度
为O(n * lg n), 略小于插入排序的O(n*n),
递归式
的时间复杂度求解方法比较多,有画图分析法, 算式求解即类似于 T(n) = f(T(n-1))的求解方法, 还有就是凭经验猜然后用数学归纳法证明等等, 对于你的问题最直观的方法就是画图法, 这是一个二叉...
T(n)=c,n=1,n=0,c为常数 T(n)=3/5T(n-1)+4/5T(n-2),n>=2 求T(n)的...
答:
但通用表达式T(n)=3/5T(n-1)+4/5T(n-2)和一般的算法
时间复杂度的递
推式不太一样,一般的递推式是将原问题进行分治后的综合结果,但你这个貌似子问题和原问题的关系更加微妙,所以用代入法、
递归
树或者主方法貌似都不行,那就用比较传统的微积分中的差分方程的方法吧:式子等价于差分方程T(n...
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