0
def my_sum(i, j):
if i == j:
return i
mid = (i + j) //2
return my_sum(i, mid) + my_sum(mid + 1, j)
なぜO(j - i)
で、O(log n)
ではないのですか? (j >= i)
時間複雑度 - bigO表記
def my_sum(i, j):
if i == j:
return i
mid = (i + j) //2
return my_sum(i, mid) + my_sum(mid + 1, j)
なぜO(j - i)
で、O(log n)
ではないのですか? (j >= i)
時間複雑度 - bigO表記
アルゴリズムは、再帰呼び出しごとにj-i
を半分に分割します。再帰の深さは、i == j
を得るために必要な再帰呼び出しの数で、各ブランチに対してlog2(j-i)
になります。
だからアルゴリズムは、log2(j-i)
の2
の分岐係数、b
有する再帰ツリー、および深さ、d
を形成します。時間の複雑さは、ツリー内のアイテム数です。
b^d
= 2^log2(j-i)
= j-i
わかりません。あなたはそのアルゴリズムを実行し、それが行っているステップを観察しようとしましたか?それはしばしば何が起こっているかを本当に把握するのに役立ちます。 – GhostCat