主定理(主方法)求解递归式

主方法解析递归式
本文详细介绍了主方法在解决特定形式的递归式时的应用条件及步骤,通过比较递推以外的工作量f(n)与n^(logba)的大小,分为三种情况,给出实例分析。

1、主方法使用条件

用主方法求解递归式有条件,必须要求递归式为以下形式:
T(n)=aT
其中a>=1,b>1,f(n)渐进趋正,意为对足够大的n,f(n)是正的,即n>=n0n_0n0时,f(n)>0。
其中 n为问题规模, a为递推的子问题数量, n/b 为每个子问题的规模(假设每个子问题的规模基本一样), f(n)为递推以外进行的计算工作。

2、主方法具体使用

**核心是比较f(n)与n^(logba)的大小。**根据大小关系可以分为三种情况:
在这里插入图片描述

3、举例

Ex1:T(n)=4T(n/2)+n
这里f(n)=n,n(logba)=n2n^(logba)=n^2n(logba)=n2,f(n)小于n^(logba),所以为第一种情况,T(n)=θ(n2n^2n2).
Ex2:T(n)=4T(n/2)+n2n^2n2
这里f(n)=n2n^2n2,n(logba)=n2n^(logba)=n^2n(logba)=n2,f(n)等于n^(logba),所以为第二种情况,T(n)=θ(n2lgnn^2lgnn2lgn)
Ex3:T(n)=4T(n/2)+n3n^3n3
这里f(n)=n3n^3n3,n(logba)=n2n^(logba)=n^2n(logba)=n2,f(n)大于n^(logba),所以为第三种情况,T(n)=θ(n3n^3n3)

定理(Master Theorem)是一种用于快速求解分治法算法递归关系式的时间复杂度的工具,特别适用于将问题递归地分解为子问题的情况。定理适用于形如 $T(n) = aT(\frac{n}{b}) + f(n)$ 的递归关系式,其中:$a$ 表示子问题的数量($a \geq 1$),$b$ 表示每个子问题的规模($b > 1$),$f(n)$ 表示划分和合并子问题的额外开销(通常为 $n$ 的函数),目标是直接给出 $T(n)$ 的渐进上界(大 $O$ 记法),无需展开所有递归项[^2]。 定理有三种形式: 1. **情况一**:如果 $f(n) = O(n^{\log_b a - \epsilon})$,其中 $\epsilon > 0$,那么 $T(n) = \Theta(n^{\log_b a})$。这意味着当 $f(n)$ 的增长速度比 $n^{\log_b a}$ 慢时,递归部分的复杂度起导作用。 2. **情况二**:如果 $f(n) = \Theta(n^{\log_b a})$,那么 $T(n) = \Theta(n^{\log_b a} \log n)$。此时,$f(n)$ 和递归部分的复杂度具有相同的增长速度,最终的复杂度为 $n^{\log_b a}$ 乘以对数因子。 3. **情况三**:如果 $f(n) = \Omega(n^{\log_b a + \epsilon})$,其中 $\epsilon > 0$,并且对于某个常数 $c < 1$ 和足够大的 $n$,有 $a f(\frac{n}{b}) \leq c f(n)$,那么 $T(n) = \Theta(f(n))$。即当 $f(n)$ 的增长速度比 $n^{\log_b a}$ 快时,$f(n)$ 起导作用。 以下是使用定理分析归并排序时间复杂度的示例: 归并排序的递归关系式为 $T(n) = 2T(\frac{n}{2}) + \Theta(n)$,这里 $a = 2$,$b = 2$,$f(n) = \Theta(n)$。 计算 $n^{\log_b a} = n^{\log_2 2} = n$,而 $f(n) = \Theta(n)$,符合定理的情况二。 所以归并排序的时间复杂度为 $T(n) = \Theta(n \log n)$。 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left = merge_sort(arr[:mid]) right = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left, right) def merge(left, right): result = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: result.append(left[i]) i += 1 else: result.append(right[j]) j += 1 result.extend(left[i:]) result.extend(right[j:]) return result ```
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