T (1) = c
T (n) = T (n/2) + dn
我如何快速确定BigO？
答案 0 :(得分：2)
使用重复的后置替换并找到模式。示例here。
答案 1 :(得分：2)
我不完全确定dn是什么，但假设你的意思是常数乘以n：
According to Wolfram Alpha，递归方程解决方案：
f(n) = f(n / 2) + cn
是：
f(n) = 2c(n - 1) + c1
这会使O(n)。
答案 2 :(得分：1)
嗯，关系的重复部分是T（n / 2）部分，它实际上每次将n的值减半。
因此你需要约。 （log2 n）步骤到达终止条件，因此算法的总成本是O（log2 n）。您可以忽略dn部分，因为它是每个步骤的恒定时间操作。
注意，如上所述，问题不一定会终止，因为重复减半n的任意值不可能精确地达到1.我怀疑T（n / 2）部分实际上应该读取T（floor（n / 2））或类似的东西，以确保终止。
答案 3 :(得分：0)
使用硕士定理 见http://en.wikipedia.org/wiki/Master_theorem
顺便说一下，你的重复的渐近行为是O（n），假设d是正的并且足够小于n（问题的大小）