Выведено как T (n) = O (n). Но я не могу доказать это из метода замещения. Пожалуйста, подтвердите свой ответ.Я хочу нарисовать дерево рекурсии для T (n) = 3T (n/2) + n и получить предположение к верхней границе
ответ
Я не собираюсь доказывать это вам, потому что я думаю, что это, вероятно, проблема домашних заданий, и у меня есть этические заботы о выполнении вашей домашней работы для вас , Тем не менее, я был бы рад дать вам понять, почему у вас возникают проблемы с доказательством того, что T (n) = 3T (n/2) + n.
Давайте подумаем о дереве рекурсии. На верхнем уровне у нас есть один узел размера n, который работает n. Ниже он имеет три узла размером n/2, каждый из которых работает n/2. Суммируя эту строку, мы видим, что выполненная работа - 3n/2. Каждый из этих трех узлов генерирует три новых узла размером n/4. Это означает, что на следующем уровне есть девять узлов, каждый из которых выполняет n/4, поэтому общая работа над этим слоем равна 9n/4.
Если вы следуете рисунку здесь, вы заметите, что работа, выполненная в k-м слое, равна (3/2) k n. Это возрастает с ростом k, поэтому на самом деле работа не будет O (n).
Играйте с этим наблюдением и с помощью итерационного метода. Сколько слоев будет? Исходя из этого, какова будет время выполнения?
- 1. Как рассчитать T (n) = 3T (n/3) + O (lg n)
- 2. Решение рекурсии T (n) = 2T (n/2) + sqrt (n)
- 3. Как решить уравнение рекурсии T (n) = T (n/2) + T (n/4) + \ Theta (n)?
- 4. Сложность рекурсии: T (n) = T (n-1) + T (n-2) + C
- 5. Предоставление верхней границы для повторения T (n) = T (этаж (n/2)) + n
- 6. Каково время запуска: T (n) = 2T (n-1) + 3T (n-2) + 1
- 7. сложность функции T (N) = T (n/2) + 2^n
- 8. Решите рекуррентность: T (n) = 3T (2n/3) +1
- 9. Анализ алгоритма с повторением T (n) = T (n - 1) + T (n - 2) + T (n -3)?
- 10. Решая рекуррентность T (n) = T (n/2) + 2T (n/4) + n?
- 11. Как решить рекурсию T (n) = T (n/2) + T (n/4), T (1) = 0, T (2) = 1 есть T (n) = Θ (n lg φ) , где φ - золотой коэффициент?
- 12. Алгоритмическое T (n) = T (n-1) +2
- 13. Если T (n) = θ (n^2) равно T (n) = 0 (n)?
- 14. Binding const T (& ref) [N] к объекту типа T [N]
- 15. Какова временная сложность T (n) = (T (n-1) + n!)?
- 16. T (n) = T (n-1) + O (log n) $ является T (n) = O (n^2) или T (n) = O (n log n)
- 17. Какова асимптотическая сложность T (n) = T (n-1) + O (n * n!)?
- 18. Решите T (n) = T (n-1) + n^4 методом замещения
- 19. Рекуррентное соотношение: T (n) = T (n - 1) + n - 1
- 20. Как решить T (n) = T (n-1) + n^2?
- 21. Пример рекурсии и n-лестницы в DP
- 22. Как решить это уравнение рекурсии T (n) = √2T (n/2) + log n, используя основную теорему?
- 23. Я хочу нарисовать иерархическое дерево в браузере
- 24. Получить время работы T (n)
- 25. Что такое сложность выполнения, если T (n) = n * T (n-1)?
- 26. Выбор верхней N элементов
- 27. Как решить эту рекурсию T (n) = 5T (n/2) + n^2 lg n, используя теорему мастера?
- 28. Какова оценка или T (n) этого алгоритма?
- 29. Решение рекуррентного отношения T (n) = T (n-1) * T (n-2) + c, где T (0) = 1 и T (1) = 2
- 30. T (n-1) + 1/lg (n) повторяемость