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带你彻底搞懂递归时间复杂度的Master公式 - 博客园 Master公式，又称为Master定理或主定理，是分析递归算法时间复杂度的一种重要工具，尤其适用于具有分治结构的递归算法。 Master公式本身就是递归的形式，是递归方法时间复杂度的一种表示法。 T (n) 代表递归方法处理规模为n的数据量的时间复杂度， T (n b) 代表调用子递归方法的总体时间复杂度， O (nd) 代表调用子递归方法这行代码外其他代码（下面简称递归外代码）的时间复杂度。 T (n) 是时间复杂度的函数表示法（T=Time）。 O (n) 是时间复杂度的表示法，可以理解成一个方法要处理 n 条数据时，最坏的情况下需要循环执行 n 次代码所带来的时间成本。 a: 每次递归调用子问题的数量。 即在一个递归方法，需要调用几次子递归方法 b: 子问题的规模缩小的比例。
深入浅出理解主定理原理 (Master theorem)如何计算递归 . . . 主定理, 简单的说就是用来快速计算存在递归的分治算法时间复杂度的一套公式 首先我们需要一个递归关系式, 大概长这样 T (n)=aT (n b)+f(n) T (n) = a T (n b) + f (n), 有条件哦, a,b≥1 a, b ≥ 1 并且是常数 我们先来看一个例子, 我相信你知道 归并排序 (MergeSort) 3 我们会对当前得到的, 已经被排序过的两个n 2的数组拿回来, 所以要对n 2 *2也就是n个元素进行处理 T (n)=2T (n 2)+n T (n) = 2 T (n 2) + n 通常情况下, 我们需要代入公式 你可以画个递归树, 我们总共会递归下去 logn log n 次
主定理_百度百科 在 算法分析 中，主定理（英语：master theorem）提供了用渐近符号（大O符号）表示许多由 分治法 得到的 递推关系式 的方法。 这种方法最初由 Jon Bentley，Dorothea Haken和James B Saxe在1980年提出，在那里被描述为解决这种递推的“天下无敌法” (master method)。