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需要帮助证明递归函数的时间复杂度。应该是 2^n。我需要证明是这样的。
def F(n):
if n == 0:
return 0
else:
result = 0
for i in range(n):
result += F(i)
return n*result+n`
这是做同样事情的另一个版本。作业说用数组来存储值,试图降低时间复杂度,所以我就是这样做的
def F2(n,array):
if n < len(array):
answer = array[n]
elif n == 0:
answer = 0
array.append(answer)
else:
result = 0
for i in range(n):
result += F2(i,array)
answer = n*result+n
array.append(answer)
return answer
同样,我正在寻找的是如何找到两个代码片段的复杂性的解释,而不是只对知道答案感兴趣。非常感谢所有帮助。
PS:出于某种原因,我无法让“def F2”留在代码块中...对此感到抱歉
最佳答案
好的,您编写的第一个函数是 Exhaustive Search
的一个示例,您正在探索每个可能的分支,这些分支可以由一组最大 n
的整数组成(您已经在参数中传递了它,并且您正在为此使用 for
循环)。为了向您解释时间复杂度,我将把递归堆栈视为一棵树(要表示递归函数调用堆栈,您可以使用堆栈或使用 n 叉树)
让我们称你为第一个函数F1
:
F1(3),现在集合S中的每一个数都会形成三个分支(集合是到n为止的整数)。我取了 n = 3,因为我很容易为它制作图表。您可以尝试其他更大的数字并观察递归调用堆栈。
3
/| \
0 1 2 ----> the leftmost node is returns 0 coz (n==0) it's the base case
| /\
0 0 1
|
0 ----> returns 0
所以在这里你已经探索了每一个可能的分支。如果您尝试为上述问题编写递归方程,则:
T(n) = 1; n is 0
= T(n-1) + T(n-2) + T(n-3) + ... + T(1); otherwise
在这里,
T(n-1) = T(n-2) + T(n-3) + ... T(1).
所以,T(n-1) + T(n-2) + T(n-3) + ... + T(1) = T(n-1) + T(n-1 )
因此,递归方程变为:
T(n) = 1; n is 0
= 2*T(n-1); otherwise
现在你可以很容易地解决这个递归关系(或者使用马斯特定理来快速解决)。您将获得 O(2^n)
的时间复杂度。
求解递推关系:
T(n) = 2T(n-1)
= 2(2T(n-1-1) = 4T(n-2)
= 4(2T(n-3)
= 8T(n-3)
= 2^k T(n-k), for some integer `k` ----> equation 1
现在我们给出了 n
为 0
的基本情况,所以让,
n-k = 0 , i.e. k = n;
将k = n
放入等式1
,
T(n) = 2^n * T(n-n)
= 2^n * T(0)
= 2^n * 1; // as T(0) is 1
= 2^n
所以,T.C = O(2^n)
这就是您如何获得第一个函数的时间复杂度的方法。接下来,如果你观察上面形成的递归树(树中的每个节点都是主问题的子问题),你会看到节点在重复(即子问题在重复)。因此,您在第二个函数 F2
中使用了内存来存储已计算的值,并且每当子问题再次出现(即重复子问题)时,您都在使用预先计算的值(这样可以节省时间用于一次又一次地计算子问题)。该方法也称为动态规划。
现在让我们看看第二个函数,在这里你返回answer
。但是,如果您看到您的函数,那么您正在您的程序中构建一个名为 array
的数组。主要的时间复杂度在那里。计算它的时间复杂度很简单,因为总是只涉及一级递归(或者随便你可以说不涉及递归),因为每个数字 i
在数字 n
的范围内> 总是小于数字 n
,因此第一个 if
条件被执行,控制从那里返回 F2
。所以每个调用在调用堆栈中不能超过 2 级。
所以,
Time complexity of second function = time taken to build the array;
= 1 comparisions + 1 comparisions + 2 comparisions + ... + (n-1) comparisions
= 1 + 2 + 3 + ... + n-1
= O(n^2).
让我给你一个简单的方法来更深入地观察这种递归。您可以在控制台上打印递归堆栈并观察函数调用是如何进行的。下面我在打印函数调用的地方编写了您的代码。
代码:
def indent(n):
for i in xrange(n):
print ' '*i,
# second argument rec_cnt is just taken to print the indented function properly
def F(n, rec_cnt):
indent(rec_cnt)
print 'F(' + str(n) + ')'
if n == 0:
return 0
else:
result = 0
for i in range(n):
result += F(i, rec_cnt+1)
return n*result+n
# third argument is just taken to print the indented function properly
def F2(n, array, rec_cnt):
indent(rec_cnt)
print 'F2(' + str(n) + ')'
if n < len(array):
answer = array[n]
elif n == 0:
answer = 0
array.append(answer)
else:
result = 0
for i in range(n):
result += F2(i, array, rec_cnt+1)
answer = n*result+n
array.append(answer)
return answer
print F(4, 1)
lis = []
print F2(4, lis, 1)
现在观察输出:
F(4)
F(0)
F(1)
F(0)
F(2)
F(0)
F(1)
F(0)
F(3)
F(0)
F(1)
F(0)
F(2)
F(0)
F(1)
F(0)
96
F2(4)
F2(0)
F2(1)
F2(0)
F2(2)
F2(0)
F2(1)
F2(3)
F2(0)
F2(1)
F2(2)
96
在第一个函数调用堆栈中,即 F1
,您会看到每个调用都被探索到 0
,即我们正在探索每个可能的分支,直到 0
(基本情况),因此,我们称之为穷举搜索。
在第二个函数调用堆栈中,您可以看到函数调用只有两层深,即它们使用预先计算的值来解决重复的子问题。因此,它的时间复杂度小于F1
。
关于python - 函数递归的时间复杂度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49204502/
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