我知道如何对只调用一次的算法进行递归关系,但我不确定如何在一次出现时多次调用自身。
例如:
T(n) = T(n/2) + T(n/4) + T(n/8) + (n)
答案 0 :(得分:6)
使用递归树。请参阅CLRS“算法简介”中的递归树的最后一个示例。
T(n)= T(n / 2)+ T(n / 4)+ T(n / 8)+ n。根将是n(成本)&分为3次递归。因此递归树如下所示:
T(n)= n = n T(n / 2)T(n / 4)T(n / 8)(n / 2)(n / 4)(n / 8) T(n / 4)T(n / 8)T(n / 16)T(n / 8)T(n / 16)T(n / 32)T(n / 16)T(n / 32)T( N / 64)
n---------------------------------> n
(n/2) (n/4) (n/8)--------------> (7/8)n
n/4 n/8 n/16 n/8 n/16 n/32 n/16 n/32 n/64)--------> (49/64)n
...
最长路径:最左边的分支= n - > n / 2 - > n / 4 - > ... - > 1
最短分支:最右边的分支= n - > n / 8 - > n-> 64-> ... - > 1
叶子数(l):3 ^ log_8(n)< l< 3 ^ log_2(n)=> n ^ 0.5< l< N R个1.585
查看树 - 树木已满的log_8(n)级别,然后当我们下降时,更多&没有更多的内部节点。通过这个理论,我们可以给出界限,
T(n)= Big-Oh(求和j = 0至log_2(n)-1(7/8)^ j n)= ... => T(n)= O(n)。 T(n)= Big-Omega(求和j = 0至log_8(n)-1(7/8)^ j n)= ... => T(n)= Big-Omega(n)。
因此,T(n)= Theta(n)。
这里的要点是: T(n / 2)路径的长度最长......
这绝不是一个完整的三元树...高度= n&的基数2叶子数量必须少于n ...
希望,很可能这样你可以解决问题。
答案 1 :(得分:3)
有两种方法可以解决这个问题。一个是展开递归并发现可能需要创造性并且可能非常难的相似性。另一种方法是使用Akra-Bazzi method。
在这种情况下g(x) = n
,a1 = a2 = a3 = 1
和b1 = 1/2
,b2 = 1/4
,b3 = 1/8
。求解方程式
1/2^p + 1/4^p + 1/8^p = 1
获得p = 0.87915
。求解积分后,您将获得,这意味着复杂性为:O(n)
答案 2 :(得分:0)
正如CLRS所说,可以通过数学归纳法将T(n)
替换为cn
。此归纳假设适用于n
以下的数字。如上所述,我们需要证明参数值是n。因此,如下:
假设:T(n) <= cn
代表n
以下的数字;
结论:
T(n) = T(n/2) + T(n/4) + T(n/8) + n
<= c/2*n + c/4*n + c/8*n + n
= (7/8*c + 1) * n
<= cn (when c >= 8)
仅此而已。
答案 3 :(得分:0)
答案 4 :(得分:-1)
就像编码Fibonacci序列(艰难的方式)一样,你只需输入以下内容:
long fib(long n){ if(n <= 1) return n; else return fib(n-1) + fib(n-2); }
或者,更好的是,使用全局变量对其进行记忆以使其更快。再次,使用Fibonacci序列:
static ArrayList<Long>fib_global = new ArrayList(1000); //delcare a global variable that can be appended to long fib(long n){ if(n >= fib_global.length)fib_global.add(fib(n-1) + fib(n-2)); return fib_global.get(n); }
代码一次只能执行其中一个调用,并且很可能是按照从左到右的顺序执行,这使得您只需要不必担心次数你需要打电话。