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建堆是O(n)的复杂度证明
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2018-08-31 14:04:48
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标签:
-o
完成
二叉树
acl
因此
--
复杂
节点
...
建堆的复杂度先考虑满二叉树,和计算完全二叉树的建堆复杂度一样。
对满二叉树而言,第
\(i\)
层(根为第
\(0\)
层)有
\(2^i\)
个节点。
由于建堆过程自底向上,以交换作为主要操作,因此第i层任意节点在最不利情况下,
需要经过
\((n - i)\)
次交换操作才能完成以该节点为堆根节点的建堆过程。
因此,时间复杂度计算如下:
\(T(n) = 2^0 * (n - 0) + 2^1 * (n - 1) + ... + 2^n * (n - n) = \sum_{i = 0}^{n}(2^i * (n - i))\)
将上式乘以
\(2\)
得:
\(2*T(n) = 2^1 * (n - 0) + 2^2 * (n - 1) + ... + 2^{n+1} * (n - n) = \sum_{i = 1}^{n+1}(2^i * (n - i))\)
原式减去上式得:
\(2T(n) - T(n) = -n + 2^1 + 2^2 + ... + 2^n = 2 * \frac{1 - 2^n} {1 - 2} - n = 2^{n+1} - 2 - n\)
.
上面推导中,
\(n\)
为层数编号(自
\(0\)
层根节点开始)。
故总节点数为
\((1 + 2 + 4 + ... + 2^n) = 2^{n+1} - 1\)
。
渐进时,忽略减
\(1\)
取
\(N = 2^{n+1}\)
。
所以,
\(T(N) = 2^{n+1} - n - 2 = N * (1 - \frac{logN} { N} - \frac{2} {N}) ≈ N\)
.
所以,建堆的时间复杂度为
\(O(N)\)
,得证。
建堆是O(n)的复杂度证明
标签:
-o
完成
二叉树
acl
因此
--
复杂
节点
...
原文地址:https://www.cnblogs.com/LzyRapx/p/9565305.html
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