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根据递推关系式算时间复杂度
设某算法的
计算时间
表示为
递推关系式
T(n)=T(n-1)+n(n小于O)及T(0)=1...
答:
本题考查算法设计基础知识。根据题目中给出的
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
设某算法的
计算时间
表示位
递推关系式
T(n)=T(n-1)+n(n位正整数)及T(0...
答:
),找出后,f(n) = 该数量级,若 T(n)/f(n) 求极限可得到一常数c,则
时间复杂度
T(n) = O(f(n))。在pascal中比较容易理解,容易计算的方法是:看看有几重for循环,只有一重则时间复杂度为O(n),二重则为O(n^2),依此类推,如果有二分则为O(logn),二分例如快速幂、二分查找,...
数据结构与算法Day20---递归算法
时间复杂度
的求解方法
答:
依次类推,第 层的时间消耗就是 ,那整个算法的总的时间消耗就是每一层时间消耗之和
。 如果路径长度都为 ,那这个总和就是 。 如果路径长度都是 ,那整个算法的总的时间消耗就是 。 所以,这个算法的时间复杂度就介于 和 ...
若某算法的
计算时间
表示为
递推关系式
:T(N)=2T(N/2)+NlogN T(1)=1则...
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...
考研题,求
时间复杂度
,请说明下理由,谢谢
答:
答案是B 根据条件
递推
:T(N) = N/2+2T(N/2) = N/2+2*(N/4+2T(N/4)) = N/2 + N/2 + 4T(N/4)= N/2 + N/2 + N/2 + 8T(N/8) = ...可见 N 每次除2,是按 log 递减的,所以在 logN 次以后减为1,又因为T(1)=1,所以一共有 logN 个 N/2 也就是 N/2 ...
递归
时间复杂度
推演
计算
答:
递归的
时间复杂度计算
较为麻烦。以下我们使用归并排序的例子,对递归复杂度进行推演。假设现在有一个归并排序。他的运行总时间是 T(n) ,我们通过将其分解成 2 个
计算式
,即 : 2 * (T(n/2))+ n ,为什么加 n 呢?因为 n/2 只是递归计算的时间,实际还有合并的时间,在大部分...
n个碟子汉诺塔递归问题的
时间复杂度
是?
答:
汉诺塔问题的
时间复杂度
为O(2^n)。时间复杂度的计算:用递归来解决汉诺塔问题是非常方便的选择。设盘子个数为n时,需要T(n)步,把A柱子n-1个盘子移到B柱子,需要T(n-1)步,A柱子最后一个盘子移到C柱子一步,B柱子上n-1个盘子移到C柱子上T(n-1)步。得
递推
公式T(n)=2T(n-1)+1。所以...
斐波那契数列的
时间复杂度
答:
斐波那契数列
时间复杂度
如下:当参数为n时,时间复杂度为f(n)=f(n-1)+f(n-2)。当n为6时,树的高度为5即h=n-1的高度,共有15个节点即2^(h-1)-1个。时间复杂度为O(2^n)=f(2^n-1)-1。空间复杂度为O(n)=f(n-1)。拓展知识:在数学当中,由斐波那契数字构成的序列,被称为...
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)....
请问递归算法的
时间复杂度
如何
计算
呢?
答:
递归算法的
时间复杂度
在算法中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解,常用以下四种方法:1.代入法(Substitution Method) 代入法的基本步骤是先推测递归方程的显式解,然后用数学归纳法来验证该解是否合理。2.迭代法(Iteration Method) 迭代法的基本步骤是迭代地...
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