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algorithm - 求递归关系时间复杂度的主定理

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 03:54:41 26 4
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我试图理解和实现主定理来找出递推关系的时间复杂度。

但是,我无法理解我们如何计算使用它的算法的时间复杂度。

考虑这个求二叉树直径的算法

class Node 
{
int data;
Node left, right;

public Node(int item)
{
data = item;
left = right = null;
}
}





/* Class to print the Diameter */

class BinaryTree

{
Node root;

/* Method to calculate the diameter and return it to main */
int diameter(Node root)
{
/* base case if tree is empty */
if (root == null)
return 0;

/* get the height of left and right sub trees */
int lheight = height(root.left);
int rheight = height(root.right);

/* get the diameter of left and right subtrees */
int ldiameter = diameter(root.left);
int rdiameter = diameter(root.right);

/* Return max of following three
1) Diameter of left subtree
2) Diameter of right subtree
3) Height of left subtree + height of right subtree + 1 */
return Math.max(lheight + rheight + 1,
Math.max(ldiameter, rdiameter));

}

/* A wrapper over diameter(Node root) */
int diameter()
{
return diameter(root);
}

/*The function Compute the "height" of a tree. Height is the
number f nodes along the longest path from the root node
down to the farthest leaf node.*/
static int height(Node node)
{
/* base case tree is empty */
if (node == null)
return 0;

/* If tree is not empty then height = 1 + max of left
height and right heights */
return (1 + Math.max(height(node.left), height(node.right)));
}

public static void main(String args[])
{
/* creating a binary tree and entering the nodes */
BinaryTree tree = new BinaryTree();
tree.root = new Node(1);
tree.root.left = new Node(2);
tree.root.right = new Node(3);
tree.root.left.left = new Node(4);
tree.root.left.right = new Node(5);

System.out.println("The diameter of the given binary tree is: "
+ tree.diameter());
}
}

我知道上面算法的时间复杂度是O(n^2)只是看着它。由于每个节点在一次递归中被调用了很多时间。

如何使用 Master Method 找出该算法的时间复杂度?

在查找递归函数的时间复杂度方面,我完全是个新手。我认为 Master Theorem 是一种计算递归函数时间复杂度的方法。

如何使用 master 方法或任何其他方法找到递归算法的时间复杂度?

如果有人能教我如何找到递归函数的时间复杂度,那将是一个很大的帮助。

谢谢!

最佳答案

如果我们假设二叉树是平衡的,总的时间复杂度是T(n),并且T(n) = 2T(n/2) + 2T(n/2 ) + 1。第一个 2T(n/2) 表示直径(左右),第二个 2T(n/2) 表示高度(左右高度)。因此 T(n) = 4T(n/2) + 1 = O(n^2)(master theorem 的第一种情况)。

关于algorithm - 求递归关系时间复杂度的主定理,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55025056/

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