Я пробовал это в течение многих часов, и я продолжаю прибывать в log (logn) (где log - база 2), но это не согласитесь с теоремой Мастера, которая утверждает, что это будет просто log (n).Найти theta of: T (n) = T (n^(1/2)) + 1
ответ
Теорема Мастера здесь не применима, так как мы не делим вход на константу на каждом шаге. Ваш ответ правильный.
Чтобы применить основную теорему, на каждом шаге мы должны делить на константу. Мы все еще можем использовать его в этом случае, но мы должны преобразовать проблему.
Да k=log n
, где логарифм находится в основе b
и задает S(k)=T(b^k)
. Затем S(k)=T(b^k)=T(n)=T(n^{1/2})+1=T((b^k)^{1/2})+1=T(b^{k/2})+1=S(k/2)+1
, и мы можем применить теорему Мастера к S
, которая сообщает нам, что S(k)=Theta(log k)
. Поэтому, T(n)=T(b^{log n})=S(log n)=Theta(log(log n))
, как вы нашли.
Люди правильно предположили, что теорема мастеров здесь не работает. Чтобы решить вашу проблему, вы должны начать разворачивать рекурсию: .
Рекурсия в какой-то момент остановится, поэтому нам нужно найти разумную точку остановки. Попытка 0, 1, 2, вы можете видеть, что 2 выглядит хорошо, потому что вы можете легко решить уравнение: .
Таким образом, рекурсия будет продолжаться log(log(n))
раз, и это ваша сложность.
P.S. немного реже было решено here.
- 1. Как решить уравнение рекурсии T (n) = T (n/2) + T (n/4) + \ Theta (n)?
- 2. Алгоритмическое T (n) = T (n-1) +2
- 3. Рекуррентное соотношение: T (n) = T (n - 1) + n - 1
- 4. Решение рекуррентного отношения T (n) = T (n-1) * T (n-2) + c, где T (0) = 1 и T (1) = 2
- 5. временная сложность этого уравнения t (n) = t (n-1) * t (n-1)
- 6. Как решить рекуррентность T (n) = T (n-1) + ... T (1) +1?
- 7. Анализ алгоритма с повторением T (n) = T (n - 1) + T (n - 2) + T (n -3)?
- 8. Как решить T (n) = T (n-1) + n^2?
- 9. Решите T (n) = T (n-1) + n^4 методом замещения
- 10. Какова временная сложность T (n) = (T (n-1) + n!)?
- 11. Рекуррентное соотношение T (n) = T (n^(1/2)) + T (nn^(1/2)) + n
- 12. 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?
- 13. T (n-1) + 1/lg (n) повторяемость
- 14. Как я могу доказать, что F (n) = Theta (T (n))?
- 15. Как удалить \ n, \ t из слова, например "\ n \ t \ t \ t \ tDay недели \ n \ t \ t \ t"?
- 16. Решите T (n) = T (n-1) + 2n методом обратной итерации
- 17. Как решить T (n) = T (0,2 * n^0,5) + 1?
- 18. Действительно ли T (n)> = T (n-1) истинно?
- 19. Сложность повторения T (n) = T (n-2) + 1/lgn?
- 20. Как найти рекуррентное уравнение T (n) = T (n-1) + n + 2?
- 21. Определение времени работы для отношения повторения T (n) = T (n-1) + n
- 22. Сложность рекурсии: T (n) = T (n-1) + T (n-2) + C
- 23. BindingList (of T) to List (of T)
- 24. как найти сумму рядов, определяемую следующим соотношением T (n + 2) = (Tn + 1)^2 + T (n), где T (0) = 0 и T (1) = 1 на языке C
- 25. Как решить T (n) = T (n-1) + (n-1) методом итерации?
- 26. T (n) = T (n-1) + O (log n) $ является T (n) = O (n^2) или T (n) = O (n log n)
- 27. сложность функции T (N) = T (n/2) + 2^n
- 28. Как решить рекурсивную сложность T (n) = T (n/4) + t (3n/4) +1?
- 29. Обоснование, связанное с основной теоремой T (n) = T (n^(1/2)) + 1
- 30. Получите сложность T (n) = T (n/4) + T (3n/4) + c