主定理(一般式)
主定理(Master Theorem)是用于分析递归算法时间复杂度的一个重要工具。它适用于形式化定义的一类递归关系,通常采用分治策略解决问题的情况。
目录
主定理简化版的局限
主定理简化版的三种情况:
- I F IF IF f ( n ) = O ( n l o g b ( a − ε ) ) f(n) = O(n^ {log_b(a - ε)}) f(n)=O(nlogb(a−ε)),and ε > 0 ε > 0 ε>0,Then T ( n ) = Θ ( n l o g b ( a ) ) T(n) = Θ(n^{log_b(a)}) T(n)=Θ(nlogb(a))
- I F IF IF f ( n ) = Θ ( n l o g b ( a ) ⋅ l o g k n ) f(n) = Θ(n^{log_b(a)} ·log^k n) f(n)=Θ(nlogb(a)⋅logkn),and k ≥ 0 k ≥ 0 k≥0,Then T ( n ) = Θ ( n l o g b ( a ) ⋅ l o g k + 1 n ) T(n) = Θ(n^{log_b(a)} · log^{k+1} n) T(n)=Θ(nlogb(a)⋅logk+1n)
- I F IF IF f ( n ) = Ω ( n l o g b ( a + ε ) ) f(n) = Ω(n^{log_b(a + ε)}) f(n)=Ω(nlogb(a+ε)),and ε > 0 ε > 0 ε>0, a ⋅ f ( n b ) ≤ c ⋅ f ( n ) a · f(\frac{n}{b}) ≤ c · f(n) a⋅f(bn)≤c⋅f(n) 对于某个常数 c < 1 c < 1 c<1 和所有足够大的 n n n 成立,Then T ( n ) = Θ ( f ( n ) ) T(n) = Θ(f(n)) T(n)=Θ(f(n))
简化形式具有一定的限制条件,比如形式上必须是: T ( n ) = a ⋅ T ( n b ) + f ( n ) T(n)=a·T(\frac{n}{b})+f(n) T(n)=a⋅T(bn)+f(n)
并且 f ( n ) = n c f(n) = n^{c} f(n)=nc
三个反例:
- 子问题数量不是常数
T ( n ) = n ⋅ T ( n 2 ) + n 2 T(n)=n \cdot T(\frac{n}{2})+n^{2} T(n)=n⋅T(2n)+n2
- 子问题数量小于1
T ( n ) = 1 2 T ( n 2 ) + n 2 T(n)=\frac{1}{2}T(\frac{n}{2})+n^{2} T(n)=21T(2n)+n2
- 分解问题和合并解的时间不是 n c n^{c} nc
T ( n ) = 2 T ( n 2 ) + n l o g n T(n)=2T(\frac{n}{2})+nlogn T(n)=2T(2n)+nlogn
主定理一般形式
T ( n ) = a ⋅ T ( n b ) + f ( n ) , a > 0 , b > 1 T(n)=a·T(\frac{n}{b})+f(n),a>0,b>1 T(n)=a⋅T(bn)+f(n),a>0,b>1
- I F IF IF ∃ ε > 0 \exists ε > 0 ∃ε>0 使得 f ( n ) = O ( n l o g b ( a − ε ) ) f(n) = O(n^ {log_b(a - ε)}) f(n)=O(nlogb(a−ε)) ,Then T ( n ) = Θ ( n l o g b ( a ) ) T(n) = Θ(n^{log_b(a)}) T(n)=Θ(nlogb(a))
- I F IF IF ∃ k ≥ 0 \exists k ≥ 0 ∃k≥0 使得 f ( n ) = Θ ( n l o g b ( a ) ⋅ l o g k n ) f(n) = Θ(n^{log_b(a)} ·log^k n) f(n)=Θ(nlogb(a)⋅logkn),Then T ( n ) = Θ ( n l o g b ( a ) ⋅ l o g k + 1 n ) T(n) = Θ(n^{log_b(a)} · log^{k+1} n) T(n)=Θ(nlogb(a)⋅logk+1n)
- I F IF IF ∃ ε > 0 \exists ε > 0 ∃ε>0 使得 f ( n ) = Ω ( n l o g b ( a + ε ) ) f(n) = Ω(n^{log_b(a + ε)}) f(n)=Ω(nlogb(a+ε)),
且对于某个常数 c < 1 c < 1 c<1 和所有足够大的 n n n 有 a ⋅ f ( n b ) ≤ c ⋅ f ( n ) a · f(\frac{n}{b}) ≤ c · f(n) a⋅f(bn)≤c⋅f(n) ,Then T ( n ) = Θ ( f ( n ) ) T(n) = Θ(f(n)) T(n)=Θ(f(n))
主要考虑 函数 n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 与 f ( n ) f(n) f(n) 的增长率关系
情况1: n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 比 f ( n ) f(n) f(n) 增长的快
T ( n ) = 9 T ( n 3 ) + n T(n)=9T(\frac{n}{3})+n T(n)=9T(3n)+n
- n l o g b a = n 2 n^{log_{b}{a}}=n^{2} nlogba=n2,
- f ( n ) = n = O ( n 2 − ϵ ) , ϵ ≤ 1 f(n)=n=O(n^{2-\epsilon }),\epsilon \le1 f(n)=n=O(n2−ϵ),ϵ≤1
- ⇒ T ( n ) = O ( n 2 ) \Rightarrow T(n)=O(n^{2}) ⇒T(n)=O(n2)
情况2: n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 与 f ( n ) f(n) f(n) 增长率类似
T ( n ) = T ( 2 n 3 ) + 1 T(n)=T(\frac{2n}{3})+1 T(n)=T(32n)+1
- n l o g b a = n l o g 3 / 2 1 = n 0 = 1 n^{log_{b}{a}}=n^{log_{3/2}1}=n^{0}=1 nlogba=nlog3/21=n0=1,
- f ( n ) = 1 = Θ ( n l o g b a l o g 0 n ) f(n)=1=Θ(n^{log_{b}{a}}log^{0}n) f(n)=1=Θ(nlogbalog0n)
- ⇒ T ( n ) = O ( l o g n ) \Rightarrow T(n)=O(log n) ⇒T(n)=O(logn)
情况3: n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 比 f ( n ) f(n) f(n) 增长的慢
- f ( n ) f(n) f(n)比 n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 增长的更快,至少要快 Θ ( n ϵ ) Θ(n^{\epsilon}) Θ(nϵ) 倍,且 a f ( n b ) ≤ c f ( n ) af(\frac{n}{b}) \le cf(n) af(bn)≤cf(n)
T ( n ) = 3 T ( n 4 ) + n l o g n T(n)=3T(\frac{n}{4})+nlogn T(n)=3T(4n)+nlogn
- n l o g b a = n l o g 4 3 = n 0.793 n^{log_{b}{a}}=n^{log_{4}3=n^{0.793}} nlogba=nlog43=n0.793,
- f ( n ) = n l o g n = Ω ( n l o g 4 3 + ϵ ) , ϵ ≤ 0.207 f(n)=nlogn=Ω(n^{log_{4}3+\epsilon }),\epsilon \le0.207 f(n)=nlogn=Ω(nlog43+ϵ),ϵ≤0.207
- a f ( n b ) = 3 ( n 4 ) l o g ( n 4 ) ≤ 3 4 n l o g n = c f ( n ) , c = 3 4 af(\frac{n}{b})=3(\frac{n}{4})log(\frac{n}{4}) \le \frac{3}{4}nlogn=cf(n),c=\frac{3}{4} af(bn)=3(4n)log(4n)≤43nlogn=cf(n),c=43
- ⇒ T ( n ) = O ( n l o g n ) \Rightarrow T(n)=O(nlogn) ⇒T(n)=O(nlogn)
主定理不适用的情况
- n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 与 f ( n ) f(n) f(n) 的增长率不可比
- n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 比 f ( n ) f(n) f(n) 增长的快,但没有快 O ( n ϵ ) O(n^{\epsilon}) O(nϵ) 倍
- n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba 比 f ( n ) f(n) f(n) 增长的慢,但没有慢 O ( n ϵ ) O(n^{\epsilon}) O(nϵ) 倍
相关文章:
主定理(一般式)
主定理(Master Theorem)是用于分析递归算法时间复杂度的一个重要工具。它适用于形式化定义的一类递归关系,通常采用分治策略解决问题的情况。 目录 主定理简化版的局限主定理一般形式情况1: n l o g b a n^{log_{b}{a}} nlogba …...
WLAN的组网架构和工作原理
目录 WLAN的组网架构 FAT AP架构 AC FIT AP架构 敏捷分布式AP 下一代园区网络:智简园区(大中型园区网络) WLAN工作原理 WLAN工作流程 1.AP上线 (1)AP获取IP地址; (2)AP发…...
使用OBS Browser+访问华为云OBS存储【Windows】
背景 项目中使用华为云 S3 存储,java 代码中通过华为云 OBS 提供的esdk-obs-java 来访问文件。 但是,通过 JAVA SDK 方式不太方便运维,所以我们需要一款可视化的客户端软件。 华为云 OBS 自身也提供了一款客户端软件,名为 OBS Browser+。 OBS Browser+简介 OBS Browse…...
C++总结(3):类的动态内存分配、异常、类型转换运算符
文章目录 1 类的动态内存分配1.1 C动态内存分配1.2 拷贝构造函数1.3 赋值运算符(operator)重载 2 异常3 类型转换运算符 1 类的动态内存分配 1.1 C动态内存分配 在C/C中都可以使用malloc/free来分配内存,但C还有一种更好的方法:new和delete。下面以动态…...
折半搜索(meet in the middle)
介绍 折半搜索,又称 meet in the middle \text{meet in the middle} meet in the middle,指将整个搜索过程分为两部分,并对两部分分别进行搜索,最后得到两个答案序列,将这两个答案序列进行合并,即可得到最…...
【机器学习】loss损失讨论
大纲 验证集loss上升,准确率也上升(即将overfitting?)训练集loss一定为要为0吗 Q1. 验证集loss上升,准确率也上升 随着置信度的增加,一小部分点的预测结果是错误的(log lik 给出了指数级的惩…...
LeetCode 779. 第K个语法符号【递归,找规律,位运算】中等
本文属于「征服LeetCode」系列文章之一,这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁,本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止;由于LeetCode还在不断地创建新题,本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章…...
java try throw exception finally 遇上 return break continue造成异常丢失
如下所示,是一个java笔试题,考察的是抛出异常之后,程序运行结果,但是这里抛出异常,并没有捕获异常,而是通过finally来进行了流程控制处理。 package com.xxx.test;public class ExceptionFlow {public sta…...
设计模式——装饰器模式(Decorator Pattern)+ Spring相关源码
文章目录 一、装饰器模式的定义二、个人理解举个抽象的例(可能并不是很贴切) 三、例子1、菜鸟教程例子1.1、定义对象1.2、定义装饰器 3、JDK源码 ——包装类4、JDK源码 —— IO、OutputStreamWriter5、Spring源码 —— BeanWrapperImpl5、SpringMVC源码 …...
MATLAB R2018b详细安装教程(附资源)
云盘链接: pan.baidu.com/s/1SsfNtlG96umfXdhaEOPT1g 提取码:1024 大小:11.77GB 安装环境:Win10/Win8/Win7 安装步骤: 1.鼠标右击【R2018b(64bit)】压缩包选择【解压到 R2018b(64bit)】 2.打开解压后的文件夹中的…...
GEE错误——影像加载过程中出现的图层无法展示的解决方案
问题: // I dont know if some standard value exists for the radius, in the same, I will assume that some software would prefer to use square shape, but circle makes more sense to me. // pixels is noice if you want to zoom in and out to visualize…...
读图数据库实战笔记03_遍历
1. Gremlin Server只将数据存储在内存中 1.1. 如果停止Gremlin Server,将丢失数据库里的所有数据 2. 概念 2.1. 遍历(动词) 2.1.1. 当在图数据库中导航时,从顶点到边或从边到顶点的移动过程 2.1.2. 类似于在关系数据库中的查…...
QT如何检测当前系统是是Windows还是Uninx或Mac?以及是哪个版本?
简介 通过Qt获取当前系统及版本号,需要用到QSysInfo。 QSysInfo类提供有关系统的信息。 WordSize指定了应用程序编译所在的平台的指针大小。 ByteOrder指定了平台是大端序还是小端序。 某些常量仅在特定的平台上定义。您可以使用预处理器符号Q_OS_WIN和Q_OS_MACOS来…...
Maven配置阿里云中央仓库settings.xml
Maven配置阿里云settings.xml 前言一、阿里云settings.xml二、使用步骤1.任意目录创建settings.xml2.使用阿里云仓库 总结 前言 国内网络从maven中央仓库下载文件通常是比较慢的,所以建议配置阿里云代理镜像以提高jar包下载速度,IDEA中我们需要配置自己…...
由浅入深C系列八:如何高效使用和处理Json格式的数据
如何高效使用和处理JSON格式的数据 问题引入关于CJSON示例代码头文件引用处理数据 问题引入 最近的项目在用c处理后台的数据时,因为好多外部接口都在使用Json格式作为返回的数据结构和数据描述,如何在c中高效使用和处理Json格式的数据就成为了必须要解决…...
多媒体应用设计师 第16章 多媒体应用系统的设计和实现示例
口诀 思维导图 2020...
golang平滑重启库overseer实现原理
overseer主要完成了三部分功能: 1、连接的无损关闭,2、连接的平滑重启,3、文件变更的自动重启。 下面依次讲一下: 一、连接的无损关闭 golang官方的net包是不支持连接的无损关闭的,当主监听协程退出时,…...
用Python定义一个函数,用递归的方式模拟汉诺塔问题
【任务需求】 定义一个函数,用递归的方式模拟汉诺塔问题,三个柱子,分别为A、B、C,其中A柱子上有N个盘子,从小到大编号为1到N,盘子大小不同。现在要将这N个盘子从A柱子移动到C柱子上,但移动的过…...
二手的需求
案例1030 某天项目经理小王,从用户现场带回了需求,以图形的方式,交给了产品经理。告诉他就照这样设计,结果是项目经理放弃让产品经理出效果图。 原因是产品经理觉得项目经理带回来的需求有问题。项目经理解释产品经理不接受&…...
大厂面试题-JVM为什么使用元空间替换了永久代?
目录 面试解析 问题答案 面试解析 我们都知道Java8以及以后的版本中,JVM运行时数据区的结构都在慢慢调整和优化。但实际上这些变化,对于业务开发的小伙伴来说,没有任何影响。 因此我可以说,99%的人都回答不出这个问题。 但是…...
阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩
目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...
JDK 17 新特性
#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持,不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的ÿ…...
Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)
最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...
七、数据库的完整性
七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...
Kafka入门-生产者
生产者 生产者发送流程: 延迟时间为0ms时,也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于:异步发送不需要等待结果,同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...
【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器
目录 1. 讲一下类加载过程? 2. Java创建对象的过程? 3. 对象的生命周期? 4. 类加载器有哪些? 5. 双亲委派模型的作用(好处)? 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则? 7. 双亲委派模…...
tomcat指定使用的jdk版本
说明 有时候需要对tomcat配置指定的jdk版本号,此时,我们可以通过以下方式进行配置 设置方式 找到tomcat的bin目录中的setclasspath.bat。如果是linux系统则是setclasspath.sh set JAVA_HOMEC:\Program Files\Java\jdk8 set JRE_HOMEC:\Program Files…...
在树莓派上添加音频输入设备的几种方法
在树莓派上添加音频输入设备可以通过以下步骤完成,具体方法取决于设备类型(如USB麦克风、3.5mm接口麦克风或HDMI音频输入)。以下是详细指南: 1. 连接音频输入设备 USB麦克风/声卡:直接插入树莓派的USB接口。3.5mm麦克…...
上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式
简介 在我的 QT/C 开发工作中,合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式:工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...
【技巧】dify前端源代码修改第一弹-增加tab页
回到目录 【技巧】dify前端源代码修改第一弹-增加tab页 尝试修改dify的前端源代码,在知识库增加一个tab页"HELLO WORLD",完成后的效果如下 [gif01] 1. 前端代码进入调试模式 参考 【部署】win10的wsl环境下启动dify的web前端服务 启动调试…...
