[算法] 递归方程 减而治之 分而治之

数据结构与算法---常见算法减治、分治、递归、迭代、回溯、动态规划、贪心的基本思想 常见算法减治、分治、递归、迭代、回溯、动态规划、贪心的基本思想 本文由博主经过查阅网上资料整理总结后编写,如存在错误或不恰当之处请留言以便更正,内容仅供大家参考学习。 一、减而治之 减而治之与分而治之都是递归中常用的算法策略。其中减而治之是将一个大规模的问题,将其划分为两个子问题,其一是平凡问题,另一个规模缩减。递归每深入一层,待求解问题的... 阅读详情

本文根据清华大学邓俊辉老师课程《数据结构》总结,课程地址 。

递归 与 递归方程

从递推角度看,为求解数组 A 的求和问题 sum(A,n),需要

  • 递归求解规模为 n-1 的问题 sum(A,n-1)
  • 再累加上 A[n-1]

递推方程 看其复杂度,
KaTeX parse error: No such environment: align at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲}̲ T(n) &= T(n-1)…

求解过程
递归方程

复杂度计算

对于数组求和的问题,普通方法是写一个循环来解决,复杂度就是 O ( n ) O(n) O(n) 。

使用递归分析,可分解成很多子问题,每个平凡子问题的复杂度是 O ( 1 ) O(1) O(1) ,共 n n n 个过程。所以综合下来复杂度是 O ( n ) O(n) O(n) 。

复杂度

减而治之

Decrease-and-conquer,为求解一个大规模的问题,可以将其划分为两个子问题:其一平凡,另一规模缩减。分别求解子问题,得到原问题的解。
减而治之

分而治之

Divide-and-conquer,为求解一个大规模的问题,可以将其划分为若干(通常两个)子问题,规模大体相当,分别求解子问题。由子问题解,得到原问题的解。
分而治之


常见复杂度问题

常见

减治、分治与变治 减治:   利用了一个问题给定实例的解和同样问题较小实例的解之间的某种关系,常用的有n和n-1的关系,有了这种关系我们可以自顶向下地递归求解,也可以自底向上地迭代实现,从较小实例开始求解这一角度来看减治也叫增量法。 减治法的三种方式: 1.减常量   每次迭代总是从实例中减去一个相同的常量,一般为1。如求an的值,我们从an=an-1*a可以看出n和n-1之间的 阅读详情

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