我认为这令人感兴趣,但我不相信我的解决办法。 该算法计算了xn
如果我使用主人的话,我的推理就是这样。
T(n) = 2 T(n/2) + f(n)
但是,本案中的(n)是1? 因为n <=4不变。 我:
T(n) = Θ(n)
如果我使用替代方法,我就获得这一答案。
T(n) = Θ(n + log(n))
我认为,我做许多事情是错误的。 谁能把我引向正确方向?
我认为这令人感兴趣,但我不相信我的解决办法。 该算法计算了xn
如果我使用主人的话,我的推理就是这样。
T(n) = 2 T(n/2) + f(n)
但是,本案中的(n)是1? 因为n <=4不变。 我:
T(n) = Θ(n)
如果我使用替代方法,我就获得这一答案。
T(n) = Θ(n + log(n))
我认为,我做许多事情是错误的。 谁能把我引向正确方向?
T(n) = Θ(n +log(n))仅为T(n)=Θ(n)。 在使用“ta”时,可以省略较低的定级词(log(n)。
Also, f(n) is O(1) because you are only doing one multiplication (rek(x, n/2) * rek(x, (n + 1)/2)) for each recursion.
复杂程度为0(n)。 解释: 你使使用简单周期的工作出现重复。 你们没有任何行动,按人数分列的数字* 大于一个集团。 因此,复杂性在于使0(n)的混凝土。
The master method - why can t it solve T(n) = 4*T(n/2) + (n^2)/logn? I realize it can solve recurrences of type T(n) = aT(n/b) + f(n) On MIT OCW they mentioned that it couldn t solve the above ...
我认为这令人感兴趣,但我不相信我的解决办法。 这一算法计算了xn
T(n) = 4T(n/2) + n = O(n2) using master theorem. Is the above more complex than the one below? T(n) = 3T(n/4) + n2 both are O(n2) using master theorem, but I do not know how to check the constant.
Use the master theorem to put O() bounds on this statement: T(n) = 16T(n/4) + n2 + log n I m trying to understand the master theorem more and more and trying to find more examples online and getting ...
The recurrence relation T(n) = 2T(n/2) + n lg lg n (where lg is logarithm to base 2) can be solved using the master theorem but I am not very sure about the answer. I have found my answer but am ...
我先从麻省理工学院的开放式课程网站观看一些视频讲座,在第三场讲座录像上,讲师超越了收复矩阵的多重复性,而且时间复杂......
In the Master Theorem, cases 1 & 3 you have if f(n) = O(log b of a-e) in case 1, I wondered why one has to subtract the constant e there? In the third case of the master theorem one has to add a ...