Решение рекуррентного соотношения с √n в качестве параметра


18

Рассмотрим повторение

T(n)=nT(n)+cn

для n>2 с некоторой положительной константой c и T(2)=1 .

Я знаю основную теорему для решения повторений, но я не уверен, как мы могли бы решить эту связь, используя ее. Как вы подходите к параметру квадратный корень?


5
Основная теорема здесь не применима; не может быть написано как пn . Что еще ты пробовал? nb
Рафаэль

@Raphael: я попробовал метод подстановки, но, похоже, застрял на том, какое значение я должен выбрать для замены.
ищущий

1
Как насчет «раскрыть рецидив несколько раз, наблюдать закономерность, угадать решение и доказать это »?
Рафаэль

Ну, это первый раз, когда я сталкиваюсь с этим типом, может быть, некоторая помощь здесь поможет мне легко решить будущие проблемы природы.
ищущий

Поскольку вы упоминаете основную теорему, я предполагаю, что вам нужно решить это соотношение для асимптотических границ, и на самом деле не нужно выражение в замкнутой форме. Ниже приведены некоторые хорошие решения для нахождения выражения замкнутой формы, которые также дают асимптотическую сложность. Однако, если вам нужна только асимптотическая сложность, анализ будет проще. Посмотрите здесь хорошее объяснение нахождения асимптотических сложностей, с хорошим интуитивным решением для вашей проблемы.
Пареш

Ответы:


9

Мы воспользуемся предложением Рафаэля и раскроем повторение. Далее все логарифмы являются основанием 2. Мы получаем

гдеβ(n)- сколько раз вам нужно взять квадратный корень, чтобы начать с n, и достичь 2. Получается, чтоβ(n)=loglogn. Как вы можете это увидеть? Рассмотрим: n

T(n)=n1/2T(n1/2)+cn=n3/4T(n1/4)+n1/2cn1/2+cn=n7/8T(n1/8)+n3/4cn1/4+2cn=n15/16T(n1/16)+n7/8cn1/8+3cn=n2T(2)+cnβ(n).
β(n)β(n)=loglogn
n=2lognn1/2=212lognn1/4=214logn
So the number of times you need to take the square root in order to reach 2 is the solution to 12tlogn1, which is loglogn. So the solution to the recursion is cnloglogn+12n. To make this absolutely rigorous, we should use the substitution method and be very careful about how things get rounded off. When I have time, I will try to add this calculation to my answer.

"You have to take the square root loglogn times" -- is that something a beginner can be expected to see? Also, your result does not fit Yuval's; is it intended to by asymptotically only?
Raphael

@Raphael: Yuval made an error, which he's now corrected. I'll explain the square root in my answer.
Peter Shor

3
O(loglogn)nnw=logn bits and you divide the word-size by 2 for every level of the recursion. Hence you stop after logw=loglogn steps.
A.Schulz

10

In your comment you mentioned that you tried substitution but got stuck. Here's a derivation that works. The motivation is that we'd like to get rid of the n multiplier on the right hand side, leaving us with something that looks like U(n)=U(n)+something. In this case, things work out very nicely:

T(n)=n T(n)+nso, dividing by n we getT(n)n=T(n)n+1and letting n=2m we haveT(2m)2m=T(2m/2)2m/2+1
Now let's simplify things even further, by changing to logs (since lgn=(1/2)lgn). Let
S(m)=T(2m)2mso our original recurrence becomesS(m)=S(m/2)+1
Aha! This is a well-known recurrence with solution
S(m)=Θ(lgm)
Returning to T(), we then have, with n=2m (and so m=lgn),
T(n)n=Θ(lglgn)
So T(n)=Θ(nlglgn).

6

If you write m=logn  you have T(m)=m2T(m2)+c2m .

Now you know the recursion tree has hight of order O(logm), and again it's not hard to see it's O(2m)  in each level, so total running time is in: O((logm)2m) , which concludes O(nloglogn)  for n.

In all when you see n or nab,a<b , is good to check logarithm.

P.S: Sure proof should include more details by I skipped them.


2

Let's follow Raphael's suggestion, for n=22k:

T(n)=T(22k)=22k1T(22k1)+c22k=22k1+2k2T(22k2)+c(22k+22k)==22k1+2k2++20T(220)+c(22k+22k++22k)=22k1+ck22k=(cloglogn+1/2)n.

Edit: Thanks Peter Shor for the correction!


How did you come up with 22k? Note for OP: "" is not a proof, you'll have to provide that still (usually by induction).
Raphael

@Raphael: It's nearly a proof. You just need to show that it's also correct for numbers not of the form 22k.
Peter Shor

Actually, the recurrence is only well-defined for numbers of the form 22k, since otherwise, at some point n wouldn't be an integer, and you'll never reach the base case T(2).
Yuval Filmus

1
If this recurrence actually came from an algorithm, it would probably really be something more like T(n)=nT(n)+cn.
Peter Shor

1

Unravel the recurrence once as follows:

T(n)=n T(n)+n=n1/2(n1/4 T(n1/4)+n1/2)+n=n11/4 T(n1/4)+2n.

Continuing the unraveling for k steps, we have that:

T(n)=n11/2kT(n1/2k)+kn.

These steps will continue until the base case of n1/2k=2. Solving for k we have:

n1/2k=2logn=2kk=loglogn.

Substituting k=loglogn into the unraveled recurrence, we have

T(n)=n2T(2)+nloglogn.

2
Could you rewrite your picture to MathJax? We discourage images with text as the answers.
Evil

1
@PKG it seems like your edit is slightly different and also you explain steps, maybe you could answer on your own.
Evil
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.