Sae*_*deh 4 time complexity-theory recurrence
我可以找到每一行的总和,(n/log n-i)
也可以绘制它的递归树,但我无法计算其行的总和.
T(n)=2T(n/2)+n/logn
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T(1) = 1
遵循下面的扩展大师定理。
使用扩展大师定理T(n)=2T(n/2)+n/logn
可以很容易地解决如下。这里的n/log n
部分可以重写为n * (logn)^-1
,有效地使 p=-1 的值。现在扩展大师定理可以很容易地应用,它将与扩展大师定理的情况2b相关。
T(n)= O(nloglogn)
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请关注此以获得更详细的解释
https://www.youtube.com/watch?v=Aude2ZqQjUI
假设n = 2 ^ k;
我们知道谐波系列(欧拉公式):
Sum[i = 1 to n](1/i) ~= log(n) [n -> infinity]
t(n) = 2t(n/2) + n/log(n)
= 2(2t(n/4) + n/2/log(n/2)) + n/log(n)
= 4t(n/4) + n/log(n/2) + n/log(n)
= 4(2t(n/8) + n/4/log(n/4)) + n/log(n/2) + n/log(n)
= 8t(n/8) + n/log(n/4) + n/log(n/2) + n/log(n)
= 16t(n/16) + n/log(n/8) + n/log(n/4) + n/log(n/2) + n/log(n)
= n * t(1) + n/log(2) + n/log(4) + ... + n/log(n/2) + n/log(n)
= n(1 + Sum[i = 1 to log(n)](1/log(2^i)))
= n(1 + Sum[i = 1 to log(n)](1/i))
~= n(1 + log(log(n)))
= n + n*log(log(n)))
~= n*log(log(n)) [n -> infinity]
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