【算法笔记】递归树应用实例:计算归并排序平均时间复杂度

2019-03-23  本文已影响0人  w8ed

递归树

递归树是迭代的图形表示,可用于求解递推方程。


例1:利用递归树计算归并排序的平均时间复杂度。

归并排序伪代码:

MergeSort(A,p,r)
{
    if(p<r)
    {
        q = (p+r)/2;
        MergeSort(A,p,q);
        MergeSort(A,q+1,r);
        Merge(A,p,q,r); //合并两个子数组
    }
    
}

根据以上的伪代码,可以写出归并排序的递推方程:
W(n) = 2W(n/2) + n-1
W(1) = 0
其中,2W(n/2)表示对2个子问题进行归并排序,n-1表示合并2个有序的子数组的工作量(需要进行n-1次比较)。

假设则递归树总共有k层, 则有n = 2^k

举例,假设k=3,也就是n=8,则递归树有3层。

回到一般情况,画出递归树:


上述递归树共有k层,将右侧的所有值相加,结合等比数列求和公式,得到:
\begin{aligned} W(n) &= (n-1) + (n-2) + (n-4) +...+ (n-2^{k-1})\\ &=kn - (1+2+4+...+2^{k-1})\\ &=kn-(2^k-1) \end{aligned}

因为n = 2^k,有
\begin{aligned} W(n) &= n\log_2n-n+1 \end{aligned}
所以,
T(n) = \Theta(n\log n)


参考资料:https://www.icourse163.org/course/PKU-1002525003

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