问题是 :
T(n) = √2*T(n/2) + log n
我不确定主定理是否在这里有效,并且有点卡住了。
这看起来更像 Akra-Bazzi 定理:http ://en.wikipedia.org/wiki/Akra%E2%80%93Bazzi_method#The_formula with k=1
, h=0
, g(n)=log n
, a=(2)^{1/2}
, b=1/2
。在这种情况下,p=1/2
您需要评估积分\int_1^x log(u)/u^{3/2} du
。您可以使用按部分积分或符号积分器。Wolfram Alpha 告诉我不定积分是-2(log u + 2)/u^{1/2} + C
,所以定积分是4 - 2(log x + 2)/x^{1/2}
。加上1
并乘以x^{1/2}
,我们得到T(x) = \Theta(5x^{1/2} - 2 log x - 4)
。
根据主定理,f(n) 应该是多项式,但在这里
f(n) = logn
这不是多项式,因此不能按照规则由主定理解决。我也在某处读到了第四个案例。我也必须提到这一点。
这里也讨论了: Master's theorem with f(n)=log n
然而,主定理有一个有限的“第四种情况”,它允许它应用于多对数函数。
如果
f(n) = O(nlogba logk n), then T(n) = O(nlogba log k+1 n).
换句话说,假设你有 T(n) = 2T (n/2) + n log n。f(n) 不是多项式,而是 f(n)=n log n,并且 k = 1。因此,T(n) = O(n log2 n)
有关更多信息,请参阅此讲义:http: //cse.unl.edu/~choueiry/S06-235/files/MasterTheorem-HandoutNoNotes.pdf
主定理仅对您有约束,a
并且b
适用于您的情况。a
这是非理性的事实,log(n)
你拥有的f(n)
与它无关。
所以在你的情况下,你的c = log2(sqrt(2)) = 1/2
. 由于n^c
增长速度比您的 log(n) 快,因此递归的复杂度为O(sqrt(n))
.
Danyal 的PS解决方案是错误的,因为复杂性不是 nlogn,而 Edward Doolittle 的解决方案是正确的,在这种简单的情况下也是一种矫枉过正。