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算法复杂度递推公式
算法复杂度
求解
答:
算法复杂度
的
递推
式一般不完整, 所以需要单调性的假设 第一个问题, 常数项记成C, 并引进两个递推式 U(n) = U(n*0.8) + C L(n) = L(n/2) + C T介于U和L之间, 很容易证明U(n)和L(n)都是Θ(logn)的 第二个问题, 换元n=2^(2^k)之后可得 T(n) = F(k) = F(k-1)...
什么是
算法
的
复杂度
?
答:
空间
复杂度
记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归
算法
就要有O(n)的空间复杂度了,因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
汉诺塔问题的时间
复杂度
是多少?
答:
得递推公式T(n)=2T(n-1)+1
。所以,汉诺塔问题的时间复杂度为O(2^n)。
该
算法
的分而治之中的
复杂度
是怎么计算的
答:
=O(NlogN)(当N足够大时,
复杂度
取决于第二项)
三分搜索
算法
的时间
复杂度
分析
答:
首先第一点 时间
复杂度
在用大O表示时常数是没有意义的,所以复杂度比较标准的写法是O(log n)得到这个复杂度 由以下
递推公式
设T(n)为
算法
在长度为n的数组中的运行时间 T(n) = T(n/3) + O(1)由主定理得 T(n) = O(log n)
LCS
算法
的空间和时间
复杂度
如何优化?
答:
f[1][1] = same(1,1)对于数组中的其他元素,我们有:f[i][j] = max{f[i-1][j-1] + same(i,j), f[i-1][j], f[i][j-1]}这里的same(a,b)函数,如果X的第a位和Y的第b位相同,则返回1,否则返回0。通过这个
递推公式
,我们可以在f[i][j]中找到最长公共子序列的长度。
...1)+n(n小于O)及T(0)=1,则该
算法
时间
复杂度
为 ( ) 。
答:
【答案】:D 本题考查
算法
设计基础知识。根据题目中给出
递推
关系:T(n)=T(n-1)+n=T(n-2)+n-1+n=…=T(0)+1+2+…+n-1+n=1+n(n+1)/2
第一张图中画波浪线的地方,这个时间时间
复杂度
是怎么推出来的呢?我在...
答:
在第一张图中,画波浪线的部分实际上是斐波那契数列的解法之一,使用递归
算法
实现斐波那契数列可以得到相应的时间
复杂度
的
公式
。我们将斐波那契数列的递归算法的时间复杂度记作T(n)。在斐波那契数列的递归算法中,每次递归都需要进行两次递归调用,而且每次递归需要对前两项进行加法运算,因此,在计算第 n 个...
C语言
算法
的时间
复杂度
如何计算啊?
答:
j(n),k(n),t(n)则有 i(n)=j(0)+...+j(n-1)j(n)=k(0)+...+k(n-1)k(n)=t(0)+...+t(n-1)i(0)=j(0)=k(0)=0 t(n)=1 而总循环数是i(0)+i(1)...+i(n-1)可以根据
递推
条件得出准确值 所以
算法复杂度
是O(i(0)+i(1)...+i(n-1))记得采纳啊 ...
...为
递推
关系式:T(N)=2T(N/2)+NlogN T(1)=1则该
算法
的时间
复杂度
...
答:
利用分叉树来做,根结点nlogn,每次下分两个子树,结点为n/2logn/2,一直做到最后,发现最后的log里面的真数为1,也就是0。对每一层加和,第一层nlogn,第二层nlogn/2也就是nlogn-nlog2,以此类推,nlogn-nlog4,nlogn-nlog8,...,nlogn-nlogn。树高以2为底logn,乘进去为nlogn*logn...
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