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((n/24)2 +…+2((n/2i)2 + 2t(n/2i + 1)))…)))) ……(1)
而當n/2i+1 == 1時，迭代結束。
將(1)式小括號展開，可得：
t(n) = n2 + 2(n/2)2 + 22(n/22)2 + … + 2i(n/2i)2 + 2i+1t(n/2i+1)
這恰好是乙個樹形結構，由此可引出遞迴樹法。
圖中的(a)(b)(c)(d)分別是遞迴樹生成的第1,2,3,n步。每一節點中都將當前的自由項n2留在其中，而將兩個遞迴項t(n/2) + t(n/2)分別攤給了他的兩個子節點，如此迴圈。
圖中所有節點之和為:
[1 + 1/2 + (1/2)2 + (1/2)3 + … + (1/2)i] n2 = 2n2
可知其時間複雜度為o(n2)
可以得到遞迴樹的規則為：
(1) 每層的節點為t(n) = kt(n / m) + f(n)中的f(n)在當前的n/m下的值；
(2) 每個節點的分支數為k；
(3)每層的右側標出當前層中所有節點的和。
再舉個例子：
t(n) = t(n/3) + t(2n/3) + n
其遞迴樹如下圖所示：
可見每層的值都為n，從根到葉節點的最長路徑是：
因為最後遞迴的停止是在(2/3)kn == 1.則
3.當d(n)為其他情況時可用遞迴樹進行分析。
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((n/24)2 +…+2((n/2i)2 + 2t(n/2i + 1)))…)))) ……(1)
而當n/2i+1 == 1時，迭代結束。
將(1)式小括號展開，可得：
t(n) = n2 + 2(n/2)2 + 22(n/22)2 + … + 2i(n/2i)2 + 2i+1t(n/2i+1)
這恰好是乙個樹形結構，由此可引出遞迴樹法。
圖中的(a)(b)(c)(d)分別是遞迴樹生成的第1,2,3,n步。每一節點中都將當前的自由項n2留在其中，而將兩個遞迴項t(n/2) + t(n/2)分別攤給了他的兩個子節點，如此迴圈。
圖中所有節點之和為:
[1 + 1/2 + (1/2)2 + (1/2)3 + … + (1/2)i] n2 = 2n2
可知其時間複雜度為o(n2)
可以得到遞迴樹的規則為：
(1) 每層的節點為t(n) = kt(n / m) + f(n)中的f(n)在當前的n/m下的值；
(2) 每個節點的分支數為k；
(3)每層的右側標出當前層中所有節點的和。
再舉個例子：
t(n) = t(n/3) + t(2n/3) + n
其遞迴樹如下圖所示：
可見每層的值都為n，從根到葉節點的最長路徑是：
因為最後遞迴的停止是在(2/3)kn == 1.則
3.當d(n)為其他情況時可用遞迴樹進行分析。
求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 n 24 2 2 n 2i ...
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
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...