算法分析|作业5(练习题)

在之前的文章中，我们讨论了渐近分析，最坏情况，平均情况和最佳情况，渐近符号和循环分析。
在这篇文章中，讨论了有关算法分析的实践问题。
问题1：找出以下重复发生的复杂度：

{ 3T(n-1), if n>0,
T(n) =   { 1, otherwise

解决方案：

Let us solve using substitution.
T(n) = 3T(n-1)
     = 3(3T(n-2)) 
     = 32T(n-2)
     = 33T(n-3)
       ...
       ...
     = 3nT(n-n)
     = 3nT(0) 
     = 3n
This clearly shows that the complexity 
of this function is O(3n).

问题2：找出重复的复杂度：

{ 2T(n-1) - 1, if n>0,
T(n) =   { 1, otherwise

解决方案：

Let us try solving this function with substitution.
T(n) = 2T(n-1) - 1
     = 2(2T(n-2)-1)-1 
     = 22(T(n-2)) - 2 - 1
     = 22(2T(n-3)-1) - 2 - 1 
     = 23T(n-3) - 22 - 21 - 20
       .....
       .....
     = 2nT(n-n) - 2n-1 - 2n-2 - 2n-3
       ..... 22 - 21 - 20

     = 2n - 2n-1 - 2n-2 - 2n-3
       ..... 22 - 21 - 20
     = 2n - (2n-1) 
[Note: 2n-1 + 2n-2 + ...... +  20 = 2n - 1]
T(n) = 1
Time Complexity is O(1). Note that while 
the recurrence relation looks exponential
the solution to the recurrence relation 
here gives a different result.

问题3：查找以下程序的复杂性：

CPP

function(int n)
{
    if (n==1)
       return;
    for (int i=1; i<=n; i++)
    {
        for (int j=1; j<=n; j++)
        {
            printf("*");
            break;
        }
    }
}

---

---

解决方案：考虑以下函数的注释。

CPP

function(int n)
{
    if (n==1)
       return;
    for (int i=1; i<=n; i++)
    {
        // Inner loop executes only one
        // time due to break statement.
        for (int j=1; j<=n; j++)
        {
            printf("*");
            break;
        }
    }
}

以上函数O(n)的时间复杂度。即使内部循环以n为边界，但是由于break语句，它仅执行一次。问题4：查找以下程序的复杂性：

CPP

void function(int n)
{
    int count = 0;
    for (int i=n/2; i<=n; i++)
        for (int j=1; j<=n; j = 2 * j)
            for (int k=1; k<=n; k = k * 2)
                count++;
}

Java

static void function(int n)
{
    int count = 0;
    for (int i = n / 2; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= n; j = 2 * j)
            for (int k = 1; k <= n; k = k * 2)
                count++;
}
 
// This code is conributed by rutvik_56.

C＃

static void function(int n)
{
    int count = 0;
    for (int i = n / 2; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= n; j = 2 * j)
            for (int k = 1; k <= n; k = k * 2)
                count++;
}
 
// This code is contributed by pratham76.

解决方案：考虑以下函数的注释。

CPP

void function(int n)
{
    int count = 0;
    for (int i=n/2; i<=n; i++)
 
        // Executes O(Log n) times
        for (int j=1; j<=n; j = 2 * j)
 
            // Executes O(Log n) times
            for (int k=1; k<=n; k = k * 2)
                count++;
}

以上函数O(n log ² n)的时间复杂度。问题5：查找以下程序的复杂性：

CPP

void function(int n)
{
    int count = 0;
    for (int i=n/2; i<=n; i++)
        for (int j=1; j+n/2<=n; j = j++)
            for (int k=1; k<=n; k = k * 2)
                count++;
}

解决方案：考虑以下函数的注释。

CPP

void function(int n)
{
    int count = 0;
 
    // outer loop executes n/2 times
    for (int i=n/2; i<=n; i++)
 
        // middle loop executes  n/2 times
        for (int j=1; j+n/2<=n; j = j++)
 
            // inner loop executes logn times
            for (int k=1; k<=n; k = k * 2)
                count++;
}

以上函数O(n ² logn)的时间复杂度。问题6：查找以下程序的复杂性：

CPP

void function(int n)
{
    int i = 1, s =1;
    while (s <= n)
    {
        i++;
        s += i;
        printf("*");
    }
}

解决方案：我们可以根据关系s _i = s _i-1 + i定义术语“ s”。每次迭代，“ i”的值增加一。第i^次迭代中“ s”中包含的值是第一个“ i”个正整数的总和。如果k是程序执行的迭代总数，则在以下情况下while循环终止：1 + 2 + 3…。+ k = [k(k + 1)/ 2]> n So k = O(√n)。
以上函数O(√n)的时间复杂度。问题7：在以下程序的复杂性上找到一个严格的上限：

CPP

void function(int n)
{
    int count = 0;
    for (int i=0; i

解决方案：考虑以下函数的注释。

CPP

void function(int n)
{
    int count = 0;
 
    // executes n times
    for (int i=0; i

以上函数O(n ⁵ )的时间复杂度。