随笔2019-4-1

算法课

  • 渐进符号介绍
  • 如何求解递归式

渐进符号

大O符号

f(n)=O(g(n)): there are consts c>0, n_0>0 such that 0\le f(n)\le c \cdot g(n) for all n\ge n_0
例子: 2n^2 =O(n^3)             O()意味着小于或等于

O(g(n))又可视为函数集\{ f(n)|0\le f(n)\le c \cdot g(n),n>n_0\}
因此2n^2 \in O(n^3)

More convention(惯例、宏)

Example(后面用Ex替代). f(n)=n^3+O(n^2)        等价于存在h(n)\in O(n^3)使得f(n)=n^3+h(n)
Ex. n^2+O(n)=O(n^2)        等号左右两边的式子是不允许掉换的,即不对称的

\Omega符号

与大O相反, \Omega确定了下界
f(n)=\Omega(g(n)): there are consts c>0, n_0>0 such that f(n)\ge c \cdot g(n) for all n\ge n_0
\Omega(g(n))又可视为函数集\{f(n)\ge c \cdot g(n), n>n_0\}

Ex. \sqrt{n}=\Omega(lgn)       由高中数学可知\sqrt{n} 处于 lgn上方

O:\le \quad \Omega: \ge \quad \Theta: =

\Theta(g(n))=O(g(n)) \bigcap \Omega(g(n))

硬约束

o: <\omega: >     与大写符号存在一个常数c不同,小写符号要求对所有c成立,n_0要依赖于c

Ex. 2n^2=o(n^3) \quad (n_0=\frac{2}{c})     由函数图像可知,当n>n_0时,对于所有c,2n^2 < c\cdot n^3成立

Ex. \frac{1}{2}n^2=\Theta(n^2)\not=o(n^2)     由于没有交点,故找不到对应的n_0

解递归式

具体有三种方法,需要注意的一点是递归问题没有通用的解法

代换法

  • 1.猜答案: 猜形式
  • 2.用归纳验证
  • 3.解得常数

Ex. T(n)=4T(\frac{n}{2}) + n     首先这个问题的答案是\Theta(n^2)T(1)=\Theta(1)
用代换法解该例子

  • T(n)=O(n^3)
  • T(k)\le ck^3 for k < n已经成立
  • T(n)=4T(\frac{n}{2})+n\le 4c(\frac{n}{2})^3 +n=cn^3-(\frac{1}{2}cn)
    可以发现当\frac{1}{2} cn^3-n\ge 0时成立,即c\ge2, n\ge1

当猜T(n)=O(n^2)时,用同样的过程但无法使得-n\ge0,可见需要使用其他方法
因此不能简单的用ck^2, 而是

  • T(k)\le c_1k^2-c_2k for k < n
  • T(n) \\= 4T(\frac{n}{2})+n\\=4[c_1(\frac{n}{2})^2-c_2(\frac{n}{2})]+n\\=c_1n^2+(1-2c_2)n\\=c_1n^2-c_2n-(-1+c_2)n
    若要让(-1+c_2)n\ge0c_2\ge1
    同时要考虑到base case。T(1)\le c_1-c_2因为c_2\ge1所以c_1要足够大才能T(1)=\Theta(1)

递归树法

由于主要是图的形式,而图暂时还没弄好,故建议这部分看《算法导论》

主方法

特点是只能应用到特定的递归式上,形式如T(n)=aT(\frac{n}{b})+f(n)
其中a\ge1(意味着至少递归一次),b>1,f(n)渐进趋正(对于足够大的n, f(n)为正)

通过比较f(n)n^{log_b{a}}(递归树节点的数量)分为3种情况:
(注:本来直观上树节点的数量应该是a^{log_b{n}},每层增加a倍,总共log_b{n}层,利用换底公式变成上面的样子)

-Case1

f(n)=o(n^{log_b{a} - \epsilon}) for some \epsilon > 0     (多项式小于)
此时T(n)=\Theta(n^{log_ba})

-Case2

f(n)=o(n^{log_b{a}}lg^kn) for some k \ge 0
此时T(n)=\Theta(n^{log_ba}lg^{k+1}n)

-Case3

f(n)=o(n^{log_b{a} + \epsilon}) for some \epsilon > 0 \quad \& \quad af(\frac{n}{b}) \le (1-\epsilon')f(n) for some \epsilon' > 0     (主要保证递归过程中f在变小)
此时T(n)=\Theta(f(n))

例子

Ex. T(n) = 4T(\frac{n}{2}) + n
注意到a = 4, b = 2, 即n^{log_b{a}}=n^2以及f(n)=n
可知应该属于Case1,代入得T(n)=n^2

Ex. T(n) = 4T(\frac{n}{2}) + n^2
与上面例子同理,但考虑到Case1的\epsilon无法取0,故属于Case2,得T(n)=n^2lgn

Ex. T(n) = 4T(\frac{n}{2}) + n^3
同理该例子属于Case3, T(n)=n^3

Ex. T(n) = 4T(\frac{n}{2}) + \frac{n^2}{lgn}
该例子则找不到Case符合,因为Case2要求k\ge0,该例子中k=-1

主方法的具体证明则不在此介绍,需要的可以翻翻《算法导论》

(看在敲公式敲了一下午的份上,希望有缘的你看完可以点个喜欢)

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