在Master Theorem中，案例1＆amp; 3如果情况1中f（n）= O（a-e的log b），我想知道为什么必须减去那里的常数e？
在主定理的第三种情况下，必须加一个常数......为什么会这样？
什么是常数？
答案 0 :(得分：2)
你可能会这样想 - 让我们以第三种情况为例：
f(n) = O(n^(log(b a) + e)) for e < 0（日志不是（a - e），而是它（登录a的基数b） - e）
这是什么意思？
让我们先建立一件事：右边的整个blob - O（n ^（log（b a）））。这实际上是T（n）函数的渐近行为，没有考虑它的f（n）部分。
这部分不是非常直观，但考虑一下，你会发现它是正确的。 （只需计算f（n）= O（1）的某些值，你就会看到我是对的。因为无所不同的f（n），对于所有的意图和目的，都是O（1）。）
所以，鉴于此，我们看看e。 e做了什么？它确实低于零，我们知道由于我们对它的约束，所以这意味着当放入等式时，e将降低渐近“类”（如in，n ^ 2，log n等） 。换句话说，如果你可以降低aT(n/b)部分的渐近类并使其等于f（n），那么这意味着aT(n/b)渐近地大于f（ n），我们采取相应的行动
这意味着什么，以及主方法的全部意义，是解决以下问题：O（T（n） - f（n））= O（f（n））。
让我们看一下master方法所依据的通用形式：
T(n) = aT(n/b) + f(n)
aT(n/b)部分实质上是循环。决定我们将拥有多少次迭代的事情。正确的部分，是循环的主体。实际完成的工作。如果右侧渐近弱于左侧，则右侧渐弱，并且我们有一些可爱的公式来决定渐弱行为，如果它更弱，相等或更大。我们如上所述减去或添加e，以确定它是更大，更小还是相等。
我用文字而不是用我的母语解释这些事情有点难，我希望它能被理解。