遞迴樹分析時間複雜度

遞迴樹分析時間複雜度

遞迴的思想就是，將大問題分解為小問題來求解，然後再將小問題分為小小問題。直到問題的資料規模分解的足夠小，不用繼續遞迴分解為止
方法：1.知道樹的高度h,用高度h乘以每一層的時間消耗n,可以得到總的時間o(n*h)，或者是每層消耗相加o(1層+ 2層 + 3層 +...+n層)
應用：2.對於二分法歸併排序來說，每一層的消耗時間為n,樹高度為lgn,所以總時間為o(nlogn)
3.對於斐波那契函式來說，f(n)分解成f(n-1)和f(n-2)，規模減小1或2，樹共有n層。所以時間複雜度為 o(1+2+4+8+...+2^(n-1)) = o(2^n -1)

遞迴演算法時間複雜度 遞迴樹

遞迴演算法時間複雜度 遞迴樹 遞迴演算法時間複雜度的計算方程式乙個遞迴方程 在引入遞迴樹之前可以考慮乙個例子 t n 2t n 2 n2 迭代2次可以得 t n n2 2 2t n 4 n 2 2 還可以繼續迭代，將其完全展開可得 t n n2 2 n 2 2 2 n 22 2 2 n 23 2 2...

遞迴演算法時間複雜度分析

一般情況下，演算法中基本操作重複的次數就是問題規模n的某個函式f n 進而分析f n 隨n的變化情況並確定t n 的數量級。這裡用 o 來表示數量級，給出演算法時間複雜度。t n o f n 它表示隨問題規模n的增大，演算法的執行時間增長率和f n 增長率成正比，這稱作演算法的漸進時間複雜度。而我們...

複雜度分析 時間複雜度 空間複雜度

執行效率是演算法的乙個重要的考量指標，演算法的執行效率用時間 空間複雜度來衡量。今天我們來學習一下複雜度的分析。通常我們可以通過執行程式來獲得演算法的真正的執行時間，這種方法我們可以稱為事後統計法，但這種方法得到的是具體的資料，測試結果很依賴測試環境，而且受資料規模影像最大。因此，我們需要乙個不需要...