規模為n的問題通過分治，得到a個規模為n/b的問題，每次遞迴帶來的額外計算為c(n^d)
t(n) <= at(n/b)+c(n^d)
那麼就可以得到問題的複雜度為：
可見，每次遞迴把問題分為a個規模為n/b的子問題。從根節點開始，共有logb(n)+1層，葉子節點數為a(logb(n))。那麼，第j層共有aj個子問題，每個問題規模為n/bj，每個子問題運算量為c*(n/bj)^d需要完成的計算量為：
求和得到整個問題的運算量：
那麼，根據a與b^d的關係，很容易得到主定理。
應用二分搜尋
每次問題規模減半，a=1，b=2，d=0
複雜度為n^0 log(n) = log(n)。
隨機選擇待排序序列中的乙個數字作為劃分字問題的標準，劃分是否平均影響演算法複雜度
每次問題規模減半，a=2，b=2，d=1
複雜度為n^2 log(n)
最差情況下，複雜度為o(n^2)
資料列均分為兩部分，分別排序，之後以o(n)的複雜度進行合併，空間複雜度o(n)
每次問題規模減半，a=2，b=2，d=1
複雜度為n log(n)
對於待排序的整數序列，從最低位到最高位每次按照相應的位排序一次
每次遞迴問題規模變為原來的1/10，但需要求解10個子問題，額外運算為o(n)的，a=10，b=10，d=1
複雜度為n^1 log(n) = n log(n)，近似為o(kn)，k為整數的位數
每次問題規模減半，a=2，b=2，d=1
複雜度為n log(n)
正常兩個n位數乘法為n^2
演算法把兩個乘數各分為高低位兩部分，如x*y = (a+b) * (c+d) = ac+bd + (bc+ad) = ac+bd+(ac+bd - (a-b)(c-d))
只需要ac,bd,(a-b)(c-d)三次乘法
每次問題規模減半，但需要解3個子問題，加法是o(n)的，a=3，b=2，d=1
複雜度為n^log2(3)
遞迴時間複雜度分析 主定理分析
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