設a和b為常數，a>=1，b>1，
t(n) = at(n/b) + f(n) 為遞迴問題的表示形式，
n為問題的規模，b為子問題的規模，a為子問題數，f(n)為劃分與合併的時間開銷。
令g(n) = at(n/b)。
按如下三種情況進行估算：
1、如果g(n)的時間複雜度大於f(n)，則t(n) = o(nlogb a )；
2、如果g(n)的時間複雜度大等於f(n)，則t(n) = o(nlogb a lgn)；
3、如果g(n)的時間複雜度小於f(n)，則t(n) = o(f(n))。
也就是說，g(n)和f(n)誰的時間複雜度高，誰就起決定性作用；相同則再乘以lgn。
參考《演算法導論》中的master theorem。
剖析遞迴行為和遞迴行為時間複雜度的估算
乙個遞迴行為的例子 master公式的使用 t n a t n b o n d t n 是樣本量為n時的時間複雜度，n b是劃分成子問題的樣本量，子問題發生了a次，後面o n d 是除去呼叫子過程之外的時間複雜度。比如要求乙個陣列的最大值 public static int getmax int a...
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遞迴演算法時間複雜度
開篇前言 為什麼寫這篇文章？筆者目前在學習各種各樣的演算法，在這個過程中，頻繁地碰到到遞迴思想和分治思想，驚訝於這兩種的思想的偉大與奇妙的同時，經常要面對的乙個問題就是，對於乙個給定的遞迴演算法或者用分治思想縮小問題規模的演算法，如何求解這個演算法的時間複雜度呢？在google過很多的博文後，感覺這...