递归算法时间复杂度怎么分析
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1、递归
是指对一个问题的求解,可以通过同一问题的更简单的形式的求解来表示. 并通过问题的简单形式的解求出复杂形式的解. 递归是解决一类问题的重要方法. 递归程序设计是程序设计中常用的一种方法,它可以解决所有有递归属性的问题,并且是行之有效的. 但对于递归程序运行的效率比较低,无论是时间还是空间都比非递归程序更费,若在程序中消除递归调用,则其运行时间可大为节省. 以下讨论递归的时间效率分析方法,以及与非递归设计的时间效率的比较.
2 时间复杂度的概念及其计算方法
算法是对特定问题求解步骤的一种描述. 对于算法的优劣有其评价准则,主要在于评价算法的时间效率,算法的时间通过该算法编写的程序在计算机中运行的时间来衡量,所花费的时间与算法的规模n有必然的联系,当问题的规模越来越大时,算法所需时间量的上升趋势就是要考虑的时间度量.
算法的时间度量是依据算法中最大语句频度(指算法中某条语句重复执行的次数)来估算的,它是问题规模n的某一个函数f(n). 算法时间度量记作:T(n)=O(f(n))
它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的时间复杂度,简称时间复杂度[2].
例如下列程序段:
(1)x=x+1;(2)for(i=1;i<=n;i++) x=x+1;(3)for(j=1;j<=n;j++) for(k=1;k<=n;k++) x=x+1. 以上三个程序段中,语句x=x+1的频度分别为1,n,n2,则这三段程序的时间复杂度分别为O(1),O(n),O(n2).
求解过程为:先给出问题规模n的函数的表达式,然后给出其时间复杂度T(n).
但是在现实程序设计过程中,往往遇到的问题都是比较复杂的算法,就不能很容易地写出规模n的表达式,也比较难总结其时间复杂度. 递归函数就是属于这种情况. 下面举例说明递归函数的时间复杂度的分析方法.
是指对一个问题的求解,可以通过同一问题的更简单的形式的求解来表示. 并通过问题的简单形式的解求出复杂形式的解. 递归是解决一类问题的重要方法. 递归程序设计是程序设计中常用的一种方法,它可以解决所有有递归属性的问题,并且是行之有效的. 但对于递归程序运行的效率比较低,无论是时间还是空间都比非递归程序更费,若在程序中消除递归调用,则其运行时间可大为节省. 以下讨论递归的时间效率分析方法,以及与非递归设计的时间效率的比较.
2 时间复杂度的概念及其计算方法
算法是对特定问题求解步骤的一种描述. 对于算法的优劣有其评价准则,主要在于评价算法的时间效率,算法的时间通过该算法编写的程序在计算机中运行的时间来衡量,所花费的时间与算法的规模n有必然的联系,当问题的规模越来越大时,算法所需时间量的上升趋势就是要考虑的时间度量.
算法的时间度量是依据算法中最大语句频度(指算法中某条语句重复执行的次数)来估算的,它是问题规模n的某一个函数f(n). 算法时间度量记作:T(n)=O(f(n))
它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的时间复杂度,简称时间复杂度[2].
例如下列程序段:
(1)x=x+1;(2)for(i=1;i<=n;i++) x=x+1;(3)for(j=1;j<=n;j++) for(k=1;k<=n;k++) x=x+1. 以上三个程序段中,语句x=x+1的频度分别为1,n,n2,则这三段程序的时间复杂度分别为O(1),O(n),O(n2).
求解过程为:先给出问题规模n的函数的表达式,然后给出其时间复杂度T(n).
但是在现实程序设计过程中,往往遇到的问题都是比较复杂的算法,就不能很容易地写出规模n的表达式,也比较难总结其时间复杂度. 递归函数就是属于这种情况. 下面举例说明递归函数的时间复杂度的分析方法.
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直接在里面加一个变量 比如说int a 再 每递归一次就 a++ 时间复杂度就可以用a的值表示 就是递归的次数
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《算法导论》一书花了很大的篇幅去讨论递归算法时间复杂度的分析,在《算法导论》里叫做不变式的主定理。这个比较难,不是一两天能学会的,多投入时间和精力去啃吧。
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