Time complexity analysis: solving recurrences

粗谈时间复杂度(Time Complexity) 和 空间复杂度(Space Complexity)       刚开始接触数据结构就根本不知道数据结构是用来干嘛的。直到学习了操作系统,才对我已经学习的数据结构有了"肤浅"的认识。即我们需要合理的组织数据,高效的处理数据。最初接触里面的时间复杂度和空间复杂度对我而言那是相当痛苦的。时过今日,才慢慢对此有一定程度的了解。      首先呢,我理解了一下问题规模。我是一个不喜欢看那些"花里胡哨"定义的人,我喜欢看具体的例子,再去理解。问题规模:一般用n... 阅读详情
There are there main methods to solve this problem.

1. substitution method
    1.1 guess the form of solution, the recursion-tree method can help to get a good guess
    1.2 use mathematical induction to find the constants and show that the solution works

2. The recursion-tree method
    2.1 compute the height of the tree
    2.2 compute the number of leaf nodes
    2.3 sum all levels up, using the sum of infinite decreasing geometric series to help solving, i.e. 1/(1-q)

3. The master method

   
Algorithm Complexity(算法复杂度) 算 法 复 杂 度 算法复杂度   时间复杂度 执行算法所需要的计算工作量 是一个函数定量描述了该算法的运行时间 T(n)=O(f(n)) 算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n) 随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比,所以 f(n) 越小,算法的时间复杂度越低,算法的效率越高。 空间复杂度 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间 固... 阅读详情

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