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递归树求解时间复杂度
递归时间复杂度
推演计算
答:
··· 那么 k = log2n k 等于 log2N ,我们带入 k 到上面的公式: 2^k (T(n/2^k))+ kn ;即 n + log2n * n ;使用大 O 表达式,去除常数,低阶,系数,递归的
时间复杂度
为 O(nlogn) ;关于
递归树
的推演,推荐观看一个视频,讲的很详细,地址: https://www.youtube...
由
递归
方式求的N的阶乘(即N,),
时间复杂度
是多少
答:
每次
递归
内部计算
时间
是常数,故O(n)。用递归方法计算阶乘,函数表达式为f(n)=1 若n=0 f(n)=n*f(n-1),若n>0,如果n=0,就调用1次阶乘函数,如果n=1,就调用2次阶乘函数,如果n=2,就调用3次阶乘函数,如果n=3,就调用4次阶乘函数。
时间复杂度
怎么算例题
答:
一般递归调用有以下几种形式(其中a1、a2、b1、b2、k1、k2为常数)。<1>直接简单递归调用:f(n){...a1*f((n-k1)/b1);...};<2>直接
复杂递归
调用:f(n){...a1*f((n-k1)/b1);a2*f((n-k2)/b2);...};<3>间接递归调用:f(n){...a1*f((n-k1)/b1);...},g(n){......
递归
遍历二叉树的
时间
空间
复杂度
答:
时间复杂度
和空间复杂度都是O(n),n是结点个数
求解
斐波那契数列的
时间复杂度
,分别用
递归
和非递归方法
答:
n-2);} 1+T(n-1)+T(n-2) n>1 Tn= 0 n<=1
时间复杂度
为指数时间O(kn)非
递归
计算如下:Int Fibonacci(int n){ If(n<2)return 1;else{ int a=b=1;for(int i=0;i<n+2;i++){ b=a+b;a=b-a;return a+b;} } } 时间复杂度为O(n)....
快速排序
复杂度
分析
答:
最好情况: 每次左右都是均匀划分 ,
递归树
的深度为:logn,其空间
复杂度
也就为 O(logn),最坏情况: 每次只能排除一个元素,要递归剩下n-1个元素,如:[1,2,3,4,5],或[5,4,3,2,1]需要进行n‐1次递归调用,其空间复杂度为O(n),平均情况: 空间复杂度也为O(logn)。3.稳定性:快...
递归
和非递归算法
求解
Fibonacci数列
答:
对于每个节点来说,每个节点对应算法执行一次操作的
时间复杂度
为 。二叉树的总层数为 , 所以我们可以近似认为 下面给出具体分析:对于 :尾部常数 4 代表 四次常数操作 (1 comparison, 2 subtractions, 1 addition)我们可以发现 , 代入得:所以lower bound我们说,我们认为 , 因为 可得:我们...
...非
递归
两种折半查找程序,并分析其
时间
空间
复杂度
。
答:
" << num << " is " << index << endl;system("pause"); return 0;}
复杂度
分析:折半查找就像搜素二叉树:中间值为二叉树的根,前半部分为左子树,后半部分为右子树。折半查找法的查找次数正好为该值所在的层数。等概率情况下,约为log2(n+1)-1,其算法复杂度为O(log(n))。
最优合并问题的
时间复杂度
怎么算
答:
标准的分治法合并排序时间复杂度为O(n * lg n), 略小于插入排序的O(n*n),
递归
式的
时间复杂度求解
方法比较多,有画图分析法, 算式求解即类似于 T(n) = f(T(n-1))的求解方法, 还有就是凭经验猜然后用数学归纳法证明等等, 对于你的问题最直观的方法就是画图法, 这是一个二叉树问题, ...
下面函数的
时间复杂度
是多少?
答:
通过画
递归树
可以看出每一次
复杂度
为k的问题都会被分解为k-1,k-2和k-3 这3个问题 如果以n为根,那么可以得到一棵不对称的树,最长的一条分支高度为n 同时推测树的宽度应该与3n有关,因为是计算O()所以忽略常数3 由此推断复杂度为O(n^2)在通过数学归纳法可以证明这个是成立的 即 (n-1)^...
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