我在理解Big Oh时遇到了很多麻烦。
我很确定以下代码是O（N）。
public static int two1 (int n) {
if (n == 0) {
return 1;
} else {
return 2 * two1(n - 1);
}
}
在第二个例子中，我完全迷失了。有人可以向我解释这会是什么符号吗？
public static int two2 (int n) {
if (n == 0) {
return 1;
} else {
return two2(n - 1) + two2(n - 1);
}
}
答案 0 :(得分：0)
当n = 0时，需要1步。 当n = 1时，需要1 + t（0）+ t（0）= 1 + 1 + 1 = 3步。 当n = 2时，需要1 + t（1）+ t（1）= 1 + 3 + 3 = 7步。 当n = 3时，需要1 + t（2）+ t（2）= 1 + 7 + 7 = 15步。
这只是2 ^ n - 1，所以O（2 ^ n）。
答案 1 :(得分：0)
O符号等于答案。 O(fib(n))你最终将所有的计算都转换为1 + 1 + 1 + 1 + 1 + .... 1来得到答案，这也是顺序。
fib（n）大约是golden ratio^n或(1+sqrt(5))/2 ^ n。
答案 2 :(得分：0)
这将是O（2 ^ n）
想一想。第一个，取输入的n。说你输入了k。这将需要k步。如果输入2 + 1，则需要k + 1步。如果输入2k，则需要两倍的时间。
在第二个例子中，如果您输入3例如，则必须计算two2（2）+ two2（1）。如果输入4，则必须完成2（3）的所有工作和2（2）的所有工作。
为了更好地说明，想想two2（100）。这将需要two2（99）+ two2（98）。双方的规模相对相似。如果你不得不做两个（101），你必须做大约两倍的工作。
这有帮助吗？