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已知某递归算法的复杂度为:T(n)=2T(n/2)+4,则求解该递归式的解为:
如题所述
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推荐答案 2019-11-17
4(2n-1)
可以这样理解,递归分解到最后一层是n个四
上一层是n/2个4,再上一层n/4个4,一直往上
全部加起来是2n-1个4
时间复杂度忽略掉常数是O(n)的
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已知某递归算法的复杂度为:T(n)=2T(n
/
2)+4,则求解该递归式的解为:
答:
4(2n-1)可以这样理解,递归分解到最后一层是n个四 上一层是n/2个4,再上一层n/4个4,一直往上 全部加起来是2n-1个4 时间
复杂度
忽略掉常数是O
(n)的
第一张图中画波浪线的地方,这个时间时间
复杂度
是怎么推出来的呢?我在...
答:
我们将斐波那契数列的
递归算法的
时间
复杂度
记作
T(n)
。在斐波那契数列的递归算法中,每次递归都需要进行两次递归调用,而且每次递归需要对前两项进行加法运算,因此,在计算第 n 个斐波那契数列值时,共需要递归调用 2
n
8722; 1 次(其中n为第n个斐波那契数),每次递归调用需要进行一次加法运算,所以...
某
算法的
计算时间可用
T(n)=2T(n
/
2)+
n表示,求时间
复杂度
答:
如果没有给出T(0)的值的话,这du个算法是没有尽头的,虽然可以手算出T(0) = 0,但是专计算机没这属个本事,只会一遍遍的求T(0) = 2 * T(0) + 0 直到堆栈溢出。在加上T(0) = 0这个结束
递归的
条件之后,这个
算法的
时间
复杂度
是O(logN)。例如
:T(n) =
T(n/
2) +
1 = T(n/...
...解法
计算
下面
递归
表达式的时间
复杂度
.
T(n)=2T(n
/
2) +
Θ(n^0.1...
答:
f 这个函数可以写成公式
T(n)=T(n
-
2)+T(n
-1),这个递归式跟黄金分割有关系,解这个
递归式,
可以知道
T(n) =
O((√5-1/2)^n)g 函数调用一共做3(n-3)次加法,所以
复杂度为
O(n)PenitentSin 这位兄台的#c 算的不对啦,#g也不对。还有#f,这个虽然是
递归,
但不是递归就等于指数...
利用掌握定理
递归
查找
t(n)=
4t(n/
2)+
n2
答:
令
t(n) =
a(n)
n
178; 有 a(n) n² =a(n/2) n²+n²可得到 a(n) =a(n/
2) +
1 求解可得到 a(n)=log[2]n 以2为底n的对数 通解
t(n)=
(C+log[2]n) n²
算法
导论 4-3
递归式
T(n)=2T(n
/
2)+
n/lgn
的复杂度求解
答:
首先递归树高度为 (书中 以2为底,而不是10),叶节点数量为 ,即数量为n,每个叶节点复杂度为 ,因此叶节点总
的复杂度为
160
;
160; 然后计算中间节点包括根节点的复杂度,每一层有 个子节点 ...
C/C++中
递归的
定义和调用(如何使用
递归)
答:
} 递归并非总是简单地一层层调用,它可能涉及多个逻辑步骤。例如,在阶乘的递归实现中,我们通过
递归求解
f
(n) =
n * f(n-1),直到n=1时结束递归。对于斐波那契数列和汉诺塔问题
,递归
同样通过将大问题分解为更小的子问题来
求解,
然后递归调用自身直到满足条件。理解
递归的
关键在于,我们不需要详细了解...
C++用
递归
做函数
T(n)=
4T(n/
2)
n
答:
C++用递归做函数
T(n)=
4T(n/2) n可以参考以下的代码:int recur(int n){ int temp = n/2;if (temp == 1) return 1; //此处是t(1)的值,暂时用1代替 else { return recur(temp);} }
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