算法设计与分析 - 主定理Master theorem (分治法递推时间复杂度)
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定义
假设有递推关系式T(n)=aT(n/b)+f(n)
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,无需参加递归
定理
a≥1,b>1为常数,f(n)为函数,T(n)为非负整数。则有以下结果(分类讨论):
(1)若f(n)=O(nlogba-ε)存在ε>0,就是当nlogba的阶高于f(n)时,可以存在ε使得nlogba-ε和f(n)的阶相同。此时取T(n)=θ(nlogba)
(2)若f(n)=Θ(nlogba) 注意这时nlogba的阶和f(n)的阶相同,不需要ε。此时取T(n)=Θ(nlogbalogn)
(3)若f(n)=Ω(nlogba+ε)首先得存在ε>0,就是当nlogba的阶低于f(n)时,可以存在ε使得nlogba+ε和f(n)的阶相同,即有足够大的n,而当af(n/b)<=cf(n), c<1此时取T(n)=Θ(f(n))
定义二
递推式子可以为T(n)=aT(n/b)+cnk 其中 cnk 表示原问题分解成子问题和将子问题的解合并成原问题的解的时间,对其分析可得到
O(n^{log_ba}) & a > b^k \\
O(n^k·log_bn) & a = b^k \\
O(n^k) & a < b^k
\end{cases}\]
示例
T(n) = 9T(n/3)+n
此时 a = 9, b = 3, k = 1, f(n) = n, 满足a > bk 所以套用定理条件1 T(n) = θ(nlogba) = O(n²)
T(n) = 2T(n/2)+2n
此时 a = 2, b = 2, k = 1, f(n) = 2n, 满足a = bk,所以套用定理条件2 T(n) = O(nk·logbn) = O(nlog2n)
T(n) = 2T(n/4)+n²
此时 a = 2, b = 4, k = 2, f(n) = n², 满足 a < bk, 所以套用定理条件3 T(n) = O(n^k) = O(n²)
T(n) = 2T(n½)+logn
a = 2, b = 1, f(n) = logn ... 不考 暂且放置..
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