Question

我正在尝试解决以下问题： T（n）= T（n / 3）+ T（n / 2）+ sqrt（n）我目前做了以下工作但不确定我是否走在正确的轨道上：

T（n）＆lt; = 2T（n / 2）+ sqrt（n）
T（n）＆lt; = 4T（n / 4）+ sqrt（n / 2）+ sqrt（n）
T（n）＆lt; = 8T（n / 8）+ sqrt（n / 4）+ sqrt（n / 2）+ sqrt（n）
所以，n /（2 ^ k）= 1，并且sqrt部分简化为：（a（1-r ^ n））/（1-r）
K = log2（n），高度为2 ^ k，所以2 ^（log2（n））但是：

我不知道如何将2 ^（log2（n））的结果与sqrt（n）部分结合起来。

Answer 1

一个很好的初步尝试是识别时间复杂度函数的上和下边界。这些是由：

给出的

这两个函数比T(n)本身更容易解决。考虑稍微更通用的功能：

我们什么时候停止递归？我们需要停止条件。由于没有给出，我们可以假设它是n = 1而不失一般性（你希望看到如何）。因此，术语m的数量由下式给出：

因此我们可以获得T(n)的下限和上限：

我们能做得比这更好吗？即获得n和T(n)之间的完全关系？

根据我之前的回答here，我们可以为T(n)推导二项式求和公式：

其中

C使得n = C成为T(n)的停止条件。如果没有给出，我们可以假设C = 1而不失一般性。

在您的示例中，f(n) = sqrt(n), c1 = c2 = 1, a = 3, b = 2。因此：

我们如何评估内部总和？考虑二项式展开的标准公式，正指数为m：

因此，我们将x, y替换为公式中的相应值，并获取：

我们使用标准几何系列公式和对数规则到达最后两步。请注意，指数与我们之前找到的边界一致。

确认关系的一些数值测试：

N       T(N)
--------------------
500000  118537.6226
550000  121572.4712
600000  135160.4025
650000  141671.5369
700000  149696.4756
750000  165645.2079
800000  168368.1888
850000  181528.6266
900000  185899.2682
950000  191220.0292
1000000 204493.2952

log T(N)针对log N：

的情节

这样的情节m的渐变是T(N) ∝ N^m，我们看到m = 0.863，它非常接近0.861的理论值。

解决以下重现：T（n）= T（n / 3）+ T（n / 2）+ sqrt（n）

1 个答案: