master-theorem

1зной

1ответ

время выполнения рецидивирования отношения

Просто было это на викторины: Т (п) = 4T (SQRT (п)) + 5 Я упрощена его с помощью подстановки и получили F (K) = 4F (к/2) + 5 Используя основную теорему, я предположил, что это O (logn). Это точно?

1зной

4ответ

Главный метод - почему он не может решить T (n) = T (n/2) + n^2/logn?

Главный метод - почему он не может решить T (n) = 4 * T (n/2) + (n^2)/logn? Я понимаю, что может решить рецидивы типа Т (п) = аТ (п/б) + F (п) В MIT OCW они упоминали, что он не может решить вышеупомя

1зной

2ответ

Нахождение лямбда Мастер теоремы

Пусть у меня есть случай, как T(n)=2T(n/4)+log(n). a=2, b=4, f(n)=log(n) Это должно быть случай 1, так как n^(1/2)>log(n). Существует также лямбда в случае 1. f(n)=O(n^((1/2)-lambda). Это верно? И к

1зной

2ответ

Решение повторения с использованием метода Master

Я пытаюсь решить рекуррентное отношение, чтобы выяснить сложность алгоритма, который я написал. Это уравнение .. Т (п) = Т (п-1) + Θ (п) И я узнал ответ на O (n2), но я не уверен, если я сделал это пр

1зной

2ответ

Сложность определения временной сложности этой рекурсивной функции

Я думаю, что это интересно, но я не уверен в моем решении. Этот алгоритм вычисляет X п Если я использую основную теорему мои рассуждения идет как этот T(n) = 2 T(n/2) + f(n) Но F (N) в этом случае 1

1зной

1ответ

Метод замещения

Я просто хотел проверить некоторые вещи, я сделал следующие шаги справа? T(n) = 3T(n/3) + n : Theta(nlogn) O(nlogn) T(k) = cklog(k) k<n T(n/4) = c(n/3)log(n/3) = c(n/3)[logn - log3]

3зной

1ответ

Понимание лямбды, применительно к основной теореме

Предположим, что у меня такой случай, как T (n) = 2T (n/4) +1. f (n) = 1 a = 2 и b = 4. Таким образом, n^(1/2)> 1. Это должно быть случаем 1. Однако в случае 1 имеется лямбда, так что f (n) = O (n^((1