Question

我有这个丑陋的算法（是的，它是一门计算机科学课程，所以它的目的很难看）。我们必须使用不同的方法找到它的复杂性。其中一种方法是向后替换。通过查看算法，很明显它的复杂性将位于（log（n - m））范围内，因为每次递归调用时实例大小除以3。

Function WeirdSort(Array[m..n])
    if (m < n) then
        if (A[m] > A[n]) then
            temp = A[m]
            A[m] = A[n]
            A[n] = temp
        end if
        if (m + 1 < n) then
            index = floor((n - m + 1) / 3)
            WeirdSort(A[m..n - index])
            WeirdSort(A[m + index..n])
            WeirdSort(A[m..n - index])
        end if
    end if
end Function

但我试图了解如何通过向后替换方法达到这个答案。更具体地说，我一直试图处理开始显示数组大小的众多floor（）和ceiling（），以及我应该如何处理它们。

我的直觉告诉我，他们不能被抛到一边，但也许这就是我应该做的事情？

另外，考虑到如果数组已经排序，算法没有提前结束的事实，我认为最坏和最好的情况是相同的，但这也可能是错误的。

Answer 1

很抱歉告诉您，但复杂性远离log(x)。

假设最坏的情况，m=1你做的是2/3的元素3次递归。

T(n) = 3*T(2n/3) + 1

使用master theorm ==> T(n) = O(n^2.7~)

查找具有楼层和天花板的递归日志算法的复杂性

1 个答案: