22.1.7 master公式及O(NLogN)的排序

1 master 公式

(1) 写公式
  • T(N) = a * T(N/b) + O(N^d);

  • master公式用来求递归行为的时间复杂度,式中T(N/b)表示母问题被分解为子问题的规模,a表示子问题被调用的次数,O(N^d)表示算法中其他过程的时间复杂度。

    例如:

    public static int getMax(int[] arr)
    {
       return process(arr,0,arr.length-1);
    }

    public static int process(int[] arr,int L,int R)
    {
       if(L==R)
           return arr[L];
       int mid = L+((R-L)>>1);//mid = L+((R-L)/2),/2可以表示为右移一位。
       int leftMax = process(arr,L,mid);
       int rightMax = process(arr,mid,R);
       return Math.max(leftMax,rightMax);
    }
  • 其中,T(N) = 2 * T(N/2) + O(1);a = 2,b = 2,d = 0;

(2)求时间复杂度:
  • log以b为底a的对数 < d , 时间复杂度为O(N^d);

  • log以b为底a的对数 > d , 时间复杂度为O(N^log以b为底a的对数);

  • log以b为底a的对数 = d , 时间复杂度为O((N^d) * logN);

2 O(NLogN)的排序:

(1) 归并排序:

public static void main(String[] args)
{
int[] arr = {2,4,6,4,6,7,1,8,3,9,8};
process(arr,0,arr.length-1);
for(int cur:arr)
{
System.out.print(cur+" ");
}
}

public static void process(int[] arr,int L,int R)
{
if(L==R)
return;
int mid = L+((R-L)>>1);
process(arr,L,mid);
process(arr,mid+1,R);
mergeSoft(arr,L,mid,R);
}

public static void mergeSoft(int[] arr,int L,int M,int R)
{
int[] help = new int[R-L+1];
int i=0;
int p1 = L;
int p2 = M+1;
while(p1<=M && p2<=R)
{
help[i++] = arr[p1]<=arr[p2]?arr[p1++]:arr[p2++];
}
while(p1<=M)
help[i++] = arr[p1++];
while(p2<=R)
help[i++] = arr[p2++];
for(i=0;i<help.length;i++)
arr[L+i] = help[i];
}

example:小和问题,求逆序对

  • 小和问题描述:对于一个数组例如,2,1,5,8,9,6,3,4。其中2和5,8,9,6,3,4都会产生小和2,同理1与5,8,9,6,3,4也都会产生小和1,依次累加所有的小和然后返回。

//小和问题
public static void main(String[] args)
{
int[] arr = { 2,1,5,8,9,6,3,4};
int res = smallSum(arr);
System.out.println(res+" ");
}

public static int smallSum(int[] arr)
{
if(arr == null || arr.length<2)
return  -1;
return process(arr,0,arr.length-1);
}

public static int process(int[] arr,int L,int R)
{
if(L==R)
return 0;
int mid = L+((R-L)>>1);
return process(arr,L,mid)+process(arr,mid+1,R)+mergeSoft(arr,L,mid,R);
}

public static int mergeSoft(int[] arr,int L,int M,int R)
{
int[] help = new int[R-L+1];
int i=0;
int p1 = L;
int p2 = M+1;
int res = 0;
while(p1<=M && p2<=R)
{
res +=arr[p1]<arr[p2]?((R-p2+1)*arr[p1]):0;
help[i++] = arr[p1]<=arr[p2]?arr[p1++]:arr[p2++];
}
while(p1<=M)
help[i++] = arr[p1++];
while(p2<=R)
help[i++] = arr[p2++];
for(i=0;i<help.length;i++)
arr[L+i] = help[i];
return res;
}

(2) 快速排序

public static void main(String[] args)
{
int[] arr = { 2,1,5,8,9,6,3,4};
quickSort(arr,0,(arr.length-1));
}

public static void swap(int[] arr ,int l,int r)
{
int temp = arr[r];
arr[r] = arr[l];
arr[l] = temp;
}

public static void quickSort(int[] arr,int l,int r)
{
if(l<r)
{
swap(arr,l+(int)(Math.random()*(r-l+1)),r);
int[] p =partition(arr,l,r);
quickSort(arr,l,p[0]-1);
quickSort(arr,p[1]+1,r);
}
}

public static int[]  partition(int[] arr,int l,int r)
{
int less = l-1;
int more = r;
while(l<more)
{
if(arr[l]<arr[r])
{
swap(arr,++less,l++);
}
else if(arr[l]>arr[r])
{
swap(arr,--more,l);
}
else
l++;
}
    swap(arr,more,r);
    return new int[]{less+1,more};
}

22.1.7 master公式及O(NLogN)的排序的更多相关文章

  1. Master公式计算递归时间复杂度

    我们在算递归算法的时间复杂度时,Master定理为我们提供了很强大的便利! Master公式在我们的面试编程算法中除了BFPRT算法的复杂度计算不了之外,其他都可以准确计算! 这里用求数组最大值的递归 ...

  2. 算法初级面试题01——认识时间复杂度、对数器、 master公式计算时间复杂度、小和问题和逆序对问题

    虽然以前学过,再次回顾还是有别样的收获~ 认识时间复杂度 常数时间的操作:一个操作如果和数据量没有关系,每次都是固定时间内完成的操作,叫做常数操作. 时间复杂度为一个算法流程中,常数操作数量的指标.常 ...

  3. 数据结构与算法学习(二)——Master公式及其应用

    本篇文章涉及公式,由于博客园没有很好的支持,建议移步我的CSDN博客和简书进行阅读. 1. Master公式是什么? 我们在解决算法问题时,经常会用到递归.递归在较难理解的同时,其算法的复杂度也不是很 ...

  4. 左神算法第一节课:复杂度、排序(冒泡、选择、插入、归并)、小和问题和逆序对问题、对数器和递归(Master公式)

    第一节课 复杂度 排序(冒泡.选择.插入.归并) 小和问题和逆序对问题 对数器 递归 1.  复杂度 认识时间复杂度常数时间的操作:一个操作如果和数据量没有关系,每次都是固定时间内完成的操作,叫做常数 ...

  5. 转:master公式(主方法)

    master公式(也称主方法)是利用分治策略来解决问题经常使用的时间复杂度的分析方法,(补充:分治策略的递归解法还有两个常用的方法叫做代入法和递归树法),众所众知,分治策略中使用递归来求解问题分为三步 ...

  6. 备战秋招之十大排序——O(nlogn)级排序算法

    时间复杂度O(nlogn)级排序算法 五.希尔排序 首批将时间复杂度降到 O(n^2) 以下的算法之一.虽然原始的希尔排序最坏时间复杂度仍然是O(n^2),但经过优化的希尔排序可以达到 O(n^{1. ...

  7. 数据结构与算法——认识O(NlogN)的排序(1)

    归并排序 1) 整体就是一个简单递归,左边排好序.右边排好序.让其整体有序 2) 让其整体有序的过程里用了外排序方法 3) 利用master公式来求解时间复杂度 4) 归并排序的实质 时间复杂度0(N ...

  8. 时间复杂度为O(nlogn)的排序算法

    时间复杂度为O(nlogn)的排序算法(归并排序.快速排序),比时间复杂度O(n²)的排序算法更适合大规模数据排序. 归并排序 归并排序的核心思想 采用"分治思想",将要排序的数组 ...

  9. master公式 ------ 求递归情况下的时间复杂度

    剖析递归行为和递归行为时间复杂度的估算一个递归行为的例子T(N) = a*T(N/b) + O(N^d)1) log(b,a) > d -> 复杂度为O(N^log(b,a))2) log ...

随机推荐

  1. 编译安装 tree 命令

    文章目录 下载源码包 编译源码包 tree下载地址:http://mama.indstate.edu/users/ice/tree/ Centos发行版,可以直接使用命令 yum -y install ...

  2. 利用 kubeasz 给 suse 12 部署 kubernetes 1.20.1 集群

    文章目录 1.前情提要 2.环境准备 2.1.环境介绍 2.2.配置静态网络 2.3.配置ssh免密 2.4.批量开启模块以及创建文件 2.5.安装ansible 2.5.1.安装pip 2.5.2. ...

  3. 认识并学会使用spring boot

    1,什么是SpringBoot SpringBoot是Spring项目中的一个子工程,与我们所熟知的Spring-framework 同属于spring的产品,用一些固定的方式来构建生产级别的spri ...

  4. WEB服务蜜罐部署实验

    实验目的 了解WEB蜜罐的基本原理,掌握Trap Server的使用. 实验原理 Trap Server是一款WEB服务器蜜罐软件,它可以模拟很多不同的服务器,例如Apache. HTTP Serve ...

  5. 泛型种树(generic) 代码

    再这个案例中我们,为什么要使用泛型约束 使用约束的原因 约束指定类型参数的功能和预期. 声明这些约束意味着你可以使用约束类型的操作和方法调用. 如果泛型类或 方法对泛型成员使用除简单赋值之外的任何操作 ...

  6. WPF中TabControl控件和ListBox控件的简单应用(MVVM)

    本文主要实现下图所示的应用场景: 对于Class1页,会显示用户的age和address属性,对于Class2页,会显示用户的age,address和sex属性.在左边的ListBox中选择对应的用户 ...

  7. C#调用带参数的python脚本

    问题描述:使用C#调用下面的带参数的用python写的方法,并且想要获取返回值. def Quadratic_Equations(a,b,c): D=b**2-4*a*c ans=[] ans.app ...

  8. Oracle账户被锁:the account is locked

    转至:https://blog.csdn.net/weixin_37615080/article/details/80400239?utm_medium=distribute.pc_relevant_ ...

  9. 一步一步分析Gin框架路由源码及radix tree基数树

    Gin 简介 Gin is a HTTP web framework written in Go (Golang). It features a Martini-like API with much ...

  10. ASP.NET Core 6框架揭秘实例演示[15]:针对控制台的日志输出

    针对控制台的ILogger实现类型为ConsoleLogger,对应的ILoggerProvider实现类型为ConsoleLoggerProvider,这两个类型都定义在 NuGet包"M ...