sra*_*sra 13 computer-science time-complexity asymptotic-complexity computer-science-theory
我很难用O表示法定义以下算法的运行时间.我的第一个猜测是O(n),但是迭代和我应用的数字之间的差距并不稳定.我怎么错误地定义了这个?
public int function (int n )
{
if ( n == 0) {
return 0;
}
int i = 1;
int j = n ;
while ( i < j )
{
i = i + 1;
j = j - 1;
}
return function ( i - 1) + 1;
}
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Dav*_*INO 28
这while
是在大约n/2
时间内执行的.
递归作为n
一个约为原始值的一半的值传递n
,因此:
n/2 (first iteration)
n/4 (second iteration, equal to (n/2)/2)
n/8
n/16
n/32
...
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这类似于几何系列.
事实上,它可以表示为
n * (1/2 + 1/4 + 1/8 + 1/16 + ...)
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所以它汇聚到了 n * 1 = n
所以O表示法是O(n)
另一种方法是将其写下来T(n) = T(n/2) + n/2 + 1
.
while循环确实n/2
有效.传递给下一个电话的论据是n/2
.
使用主定理解决这个问题,其中:
Let c=0.9
1*(f(n/2) + 1) <? c*f(n)
1*(n/4)+1 <? 0.9*(n/2 + 1)
0.25n + 1 <? 0.45n + 0.9
0 < 0.2n - 0.1
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这是:
T(n) = ?(n)
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