T(n) = 25T(n/5)+n^2的时间复杂度

最新推荐文章于 2025-05-14 19:21:18 发布
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分类专栏： 笔试面试 文章标签： c
本文探讨了递归关系T(n)=a*T(n/b)+c*n^k的时间复杂度分析方法，当a=25, b=5, k=2时，得出T(n)的大O表示法为O(n^2*logn)。

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对于T(n) = a*T(n/b)+c*n^k;T(1) = c 这样的递归关系，有这样的结论：

if (a > b^k)   T(n) = O(n^(logb(a)));logb(a)b为底a的对数
if (a = b^k)   T(n) = O(n^k*logn);
if (a < b^k)   T(n) = O(n^k);

a=25; b = 5 ; k=2

a==b^k 故T(n)=O(n^k*logn)=O(n^2*logn)

深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法（下）
Microstrong
05-24 3958
我的个人微信公众号： Microstrong 微信公众号ID： MicrostrongAI 微信公众号介绍： Microstrong(小强)同学主要研究机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理、计算机视觉相关内容，分享自己在学习过程中的读书笔记！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！ 我的知乎主页： https://www.zhihu.com/people/MicrostrongAI/activities Github： https://github.com/Microstrong0305 个人博客：..
95+ 数据结构课程设计 电梯模拟系统 西文图书管理系统
安卓精品项目源码
06-04 831
至此，课程设计已经告一段落。本次课程时间复杂度和空间复杂度都比较高，时间跨度半个月，这段时间里面，虽然考试压力比较大，但还是挤着时间把课程设计的题目磨出来了。其中，让自己收获到了很多课外的实践知识，将课本所学的一些知识运用到实际中。也把自己的C++编程能力提高了不少，就像马克思原理里面说的“实践是检验真理的唯一标准”。回顾这一学期的《数据结构》课程，因为从一开始就认识到了它的重要性，所以每次课程和上机都非常重视，在这一个学期的学习中，学习到了很多编程的数据结构。
计算时间复杂度公式
martin_liang的专栏
04-09 3274
转自出处 对于T(n) = a*T(n/b)+c*n^k;T(1) = c 这样的递归关系，有这样的结论： if (a > b^k)   T(n) = O(n^(logb(a)));logb(a)b为底a的对数 if (a = b^k)   T(n) = O(n^k*logn); if (a T(n) = 25T(n/5)+n^2 = 25(25T(n/25)+
T(n) = 25T(n/5)+n^2的时间复杂度？
ldanduo的专栏
10-06 6694
原文地址：T(n) = 25T(n/5)+n^2的时间复杂度 作者：djkpengjun 主定理： 对于T(n) = a*T(n/b)+c*n^k;T(1) = c 这样的递归关系，有这样的结论： if (a > b^k) T(n) = O(n^(logb(a)));logb(a)b为底a的对数 if (a = b^k) T(n) = O(n^k*logn); if (a < b^
T(n) = 25T(n/5)+n^2的时间复杂度，笔试啊笔试！
baci1928的博客
10-15 452
对于T(n) = a*T(n/b)+c*n^k;T(1) = c 这样的递归关系，有这样的结论： if (a > b^k) T(n) = O(n^(logb(a)));logb(a)b为底a的对数 if (a = b^k) T(n) = O(n^k*logn); if (a < b^k) T(n) = O(n^k); a=25; b = 5 ...
T(n) = 25T(n/5)+n^2的时间复杂度 计算方法
hy0736的专栏
09-27 3606
T(n) = 25T(n/5)+n^2的时间复杂度 计算方法 对于T(n) = a*T(n/b)+c*n^k;T(1) = c 这样的递归关系，有这样的结论： if (a > b^k)   T(n) = O(n^(logb(a)));logb(a)b为底a的对数 if (a = b^k)   T(n) = O(n^k*logn); if (a a=25; b = 5
完成python代码，并行数值计算完成以下问题，尽可能快：1到n中，取三个整数构成等比数列，公比最小值是多少？
03-19
同时，当k=3，m=2，则r=3/2=1.5，对应的三元组是4t,6t,9t。当t=1时，这三个数都<=16，所以存在。此时r=1.5比4/3≈1.333大，所以此时最小的r是4/3≈1.333。 所以，当n=16时，最小的公比是4/3。 因此，算法的大致...
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0000", "nickName": "张哥哥" } ] } ] 根据arr2 中 group内 groupGroupingMemberId 和 arr1 中 groupMemberId 进行判断 如果相等的话证明arr2中有arr中的这个值 就新增一个flag值 = true 不相等就是没有的时候 flag值 = false
最新发布
07-16
当处理大型数组时（$n > 1000$），此方案的时间复杂度为$O(n)$，远优于双重循环的$O(n^2)$方案。实际测试中，处理10,000条数据仅需约3-5ms[^1]。 ### 特殊值处理： - **undefined/null**：自动处理为不匹配（`flag=...
AI人工智能MCP模型上下文协议的市场需求分析
AI天才研究院
05-14 965
随着AI技术从单一模型应用向多模型协同架构演进，模型间的上下文交互需求呈指数级增长。MCP（Model Context Protocol）作为定义AI模型间上下文数据传输、解析与管理的标准化协议，其市场需求正成为企业落地复杂AI系统的核心技术瓶颈。MCP协议的技术本质与架构设计原理不同行业对模型上下文交互的差异化需求标准化协议如何降低AI系统集成成本未来市场规模与技术演进趋势技术原理：从上下文建模到协议栈设计市场需求：分行业解析核心痛点与解决方案。
根据主定理，计算时间复杂度
weixin_33774615的博客
08-13 433
1. 题目     已知某程序的时间复杂度的递推公式为：T(n)=25T(n/5)+n^2，求T(n)？ 2. 主定理     3. 分析     根据主定理，题目中的f(n)=n^2正好第二种情况，结果为T(n)=(n^2) * logn    如果题目稍作修改：T(n)=25T(n/5)+n^3，则为第三种情况，结果为n^3    T(n)=25T(n/5)+n^1.5，则为第一种...
递归算法的时间复杂度分析
henry11的专栏
07-01 2105
在算法分析中，当一个算法中包含递归调用时，其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解。实际上，这个问题是数学上求解渐近阶的问题，而递归方程的形式多种多样，其求解方法也是不一而足，比较常用的有以下四种方法：    (1)代入法(Substitution Method)        代入法的基本步骤是先推测递归方程的显式解，然后用数学归纳法来验证该解是否合理。        (2)迭代法(Ite
复杂度分析——求解递归方程（方法+例题）
Yeira的博客
07-31 5184
大小为n的原问题分成若干个大小为n/b的子问题，其中a个子问题需要求解，而cnk是合并各个子问题的解需要的工作量。 找出对应的abc，直接带入。 （1）直接转换 T(n)=3*T(n-1) =3*3*T(n-2) =3*3*3*T(n-3) …… =3n-1T(1) =3n-1*4 时间复杂度为O（3n） （2）使用定理 可直接代入定理，a=2, b=3, c=1, k=1, a<bk ，因此T(n)=O(nk)=O(n)。 （3）求递归方程T(n)=4T(n/2)+n 的
使用Python编程h=25t-0.5gt^2计算t=2时的结果
02-26
<think>嗯，用户让我用Python编程计算h=25t-0.5gt&sup2;在t=2时的结果。首先，我需要理解这个公式的物理意义。看起来像是自由落体运动的位移公式，通常h = v₀t - 0.5gt&sup2;，其中v₀是初速度，g是重力加速度，t是时间。这里给出的h=25t-0.5gt&sup2;，所以v₀应该是25 m/s，g通常是9.8 m/s&sup2;。不过用户可能希望用这个公式计算t=2秒时的位移h。 接下来，我需要考虑如何用Python实现这个计算。首先，应该定义变量t和g的值，然后代入公式进行计算。用户可能希望代码简单明了，直接输出结果。可能需要处理的问题包括变量的赋值、数学运算的顺序，尤其是平方和乘法的顺序是否正确。 可能的步骤是： 1. 设定t的值为2。 2. 设定g的值，通常取9.8。 3. 计算h = 25*t - 0.5*g*t**2。 4. 输出结果。 需要注意的是，Python中的指数运算符是**，所以t的平方应该写成t**2。同时，乘法运算符不能省略，比如0.5g要写成0.5 * g * t**2，否则会语法错误。 另外，用户可能希望得到浮点数的结果，所以需要确保所有运算都是浮点数计算。如果用户需要更精确的结果，可能需要使用更精确的数值，比如g取9.80665，但通常9.8就足够了。 测试一下，当t=2时，代入数值计算： h = 25*2 - 0.5*9.8*(2)^2 = 50 - 0.5*9.8*4 = 50 - 19.6 = 30.4米 所以正确的输出应该是30.4。在Python中，代码是否正确？比如： t = 2 g = 9.8 h = 25 * t - 0.5 * g * t ** 2 print("当t=2时，h的值为:", h) 运行这段代码应该得到正确的结果。可能还需要考虑输出格式，比如保留几位小数，但用户没有特别说明，所以默认即可。 另外，是否需要考虑单位？用户可能只是需要数值结果，所以可能不需要处理单位。但可以提醒用户注意单位的一致性，比如g的单位是m/s&sup2;，t的单位是秒，结果h的单位是米。 最后，检查是否有其他可能的错误，比如括号是否正确，运算符优先级是否正确。这里乘法优先级高于减法，所以没有问题。</think>好的，让我们通过Python计算公式 $h = 25t - 0.5gt^2$ 在 $t=2$ 时的结果（假设重力加速度 $g=9.8\ \mathrm{m/s^2}$）。 ### 步骤如下： 1. **定义变量** ```python t = 2 # 时间（秒） g = 9.8 # 重力加速度（m/s&sup2;） ``` 2. **计算公式** ```python h = 25 * t - 0.5 * g * t ** 2 ``` 3. **输出结果** ```python print(f"当 t=2 时，h 的值为: {h} 米") ``` --- ### 完整代码 ```python t = 2 g = 9.8 h = 25 * t - 0.5 * g * t ** 2 print(f"当 t=2 时，h 的值为: {h} 米") ``` --- ### 输出结果 ``` 当 t=2 时，h 的值为: 30.4 米 ``` --- ### 公式说明 - **物理意义**：该公式描述物体以初速度 $25\ \mathrm{m/s}$ 竖直上抛的位移随时间变化的规律（含重力减速）。 - **符号解释**： - $h$：位移（米） - $t$：时间（秒） - $g$：重力加速度（通常取 $9.8\ \mathrm{m/s^2}$） 如需计算其他时间点的结果，直接修改变量 `t` 的值即可。
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