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递归算法复杂度分析步骤
递归
时间
复杂度
推演
计算
答:
递归
2 层: 4(T(n/4))+ 2n 递归 3 层: 8(T(n/8))+ 3n 递归 4 层: 16(T(n/16))+ 4n ···递归 k 层: 2^k (T(n/2^k))+ kn 假设我们最终递归的结果是 1,那么:T(n/2^k) = 1 ···反推 2^k = n ··· 那么 k = log2n k 等于 log2N...
递归
方程求时间
复杂度
答:
T(n) = T(n-1)+1 解:T(n) = T(n-1)+1 = [T(n-2)+1]+1 = T(n-2)+2 = T(n-3)+3 = ... = T(n-n)+n = n 故 O(n) = n T(n) = T(n-1)+n-1 解:T(n) = T(n-1)+n-1 = T(n-2)+(n-2)+(n-1) = T(n-3)+(n-3)+(n-2)+(n-1)...
这两个时间
复杂度
怎么
计算
?求指教
答:
<2^n
递归
时间
复杂度
2^(n/2) < T(n) < 2^n,O(2^n)。非递归时间复杂度:T(n) = 1 + T(n-1)= 1 + 1 + T(n-2)=n 非递归时间复杂度 O(n)。
时间
复杂度
怎么算例题
答:
递归算法的分析方法比较多,最常用的便是迭代法。
迭代法的基本步骤是先将递归算法简化为对应的递归方程,然后通过反复迭代,将递归方程的右端变换成一个级数
,最后求级数的和,再估计和的渐进阶。<1> 例:n!算法的递归方程为: T(n) = T(n - 1) + O(1);迭代展开: T(n) = T(n - 1)...
时间
复杂度
怎么算?
答:
),找出后,f(n)=该数量级,若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c,则时间复杂度T(n)=O(f(n))例:算法:for(i=1;i> 问题八:人脸识别的计算时间复杂度怎么算
递归算法
的时间
复杂度分析
收藏 在
算法分析
中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解...
由
递归
方式求的N的阶乘(即N,),时间
复杂度
是多少
答:
每次
递归
内部
计算
时间是常数,故O(n)。用递归方法计算阶乘,函数表达式为f(n)=1 若n=0 f(n)=n*f(n-1),若n>0,如果n=0,就调用1次阶乘函数,如果n=1,就调用2次阶乘函数,如果n=2,就调用3次阶乘函数,如果n=3,就调用4次阶乘函数。
递归
的空间
复杂度
答:
非递归的时间
复杂度
是O(log2n),空间复杂度是O(1),仅仅用几个单变量就够。空间复杂度:是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的
递归算法
就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法,递归n次,就需要n个空间。时间复杂度:一个算法花费的时间与算法中语句的执行...
n个碟子汉诺塔
递归
问题的时间
复杂度
是?
答:
时间
复杂度
的
计算
:用
递归
来解决汉诺塔问题是非常方便的选择。设盘子个数为n时,需要T(n)步,把A柱子n-1个盘子移到B柱子,需要T(n-1)步,A柱子最后一个盘子移到C柱子一步,B柱子上n-1个盘子移到C柱子上T(n-1)步。得递推公式T(n)=2T(n-1)+1。所以,汉诺塔问题的时间复杂度为O(2^n)...
算法
的时间
复杂度
如何
计算
?
答:
求解
算法
的时间
复杂度
的具体
步骤
是:⑴ 找出算法中的基本语句;算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句,通常是最内层循环的循环体。⑵
计算
基本语句的执行次数的数量级;只需计算基本语句执行次数的数量级,这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可,可以忽略所有低次幂和最高次...
斐波那契数列两种
算法
的时间
复杂度
答:
*具体题目:求解斐波那契数列的F(n)有两种常用算法:
递归算法
和非递归算法。试分析两种算法的时间复杂度。时间
复杂度分析
:求解F(n),必须先计算F(n-1)和F(n-2),计算F(n-1)和F(n-2),又必须先计算F(n-3)和F(n-4)。。。以此类推,直至必须先计算F(1)和F(0),然后逆推得到F(n-1)...
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