计算理论 复杂度预备知识
文章目录
- 计算理论 复杂度预备知识
- 符号
- 递归表达式求解通项公式
- 主方法
- Akra-Bazzi 定理
计算理论 复杂度预备知识
符号
f(n)=o(g(n))f(n)=o(g(n))f(n)=o(g(n)) :∃c\exists c∃c ,当 nnn 足够大时, f(n)<cg(n)f(n)\lt cg(n)f(n)<cg(n) ;∑n→∞f(n)g(n)=0\sum\limits_{n\to\infty} \frac{f(n)}{g(n)}=0n→∞∑g(n)f(n)=0 ;
f(n)=O(g(n))f(n)=O(g(n))f(n)=O(g(n)) :∃c\exists c∃c ,当 nnn 足够大时, f(n)≤cg(n)f(n)\le cg(n)f(n)≤cg(n) ;
f(n)=θ(g(n))f(n)=\theta(g(n))f(n)=θ(g(n)) :∃c1,c2\exists c_{1}, c_{2}∃c1,c2 ,当 nnn 足够大时, c1g(n)<f(n)<c2g(n)c_{1}g(n)\lt f(n) \lt c_{2}g(n)c1g(n)<f(n)<c2g(n) ;
f(n)=ω(g(n))f(n)=\omega(g(n))f(n)=ω(g(n)) :∃c\exists c∃c ,当 nnn 足够大时, f(n)>cg(n)f(n)\gt cg(n)f(n)>cg(n) ;
f(n)=Ω(g(n))f(n)=\Omega(g(n))f(n)=Ω(g(n)) :∃c\exists c∃c ,当 nnn 足够大时, f(n)≥cg(n)f(n)\ge cg(n)f(n)≥cg(n) ;
递归表达式求解通项公式
① T(n)=4T(n2)+nT(n)=4T\left( \frac{n}{2} \right)+nT(n)=4T(2n)+n :就直接展开,找到规律
T(n)=4T(n2)+n=4(4(T(n22)+n2)+n=4T(n22)+2n+n=4kT(n2k)+n(20+21+⋯+2k−1)\begin{array}{l} \quad T(n) \\ =4T(\frac{n}{2})+n \\ =4(4(T(\frac{n}{2^{2}})+\frac{n}{2})+n \\ =4T(\frac{n}{2^{2}})+2n+n \\ =4^{k}T(\frac{n}{2^{k}})+n(2^0+2^1+\dots+2^{k-1}) \end{array} T(n)=4T(2n)+n=4(4(T(22n)+2n)+n=4T(22n)+2n+n=4kT(2kn)+n(20+21+⋯+2k−1)
假设 nnn 是 2 的幂,则最后 kkk 应该等于 log2(n)\log_{2}(n)log2(n) ,故:
T(n)=T(1)n2+n∑i=1log2(n)2i−1=T(1)n2+n(n−1)=O(n2)T(n)=T(1)n^{2}+n\sum\limits_{i=1}^{\log_{2}(n)}2^{i-1}=T(1)n^{2}+n(n-1)=O(n^{2}) T(n)=T(1)n2+ni=1∑log2(n)2i−1=T(1)n2+n(n−1)=O(n2)
② T(n)=2T(n2)+n=nT(1)+nlog2(n)=O(nlogn)T(n)=2T(\frac{n}{2})+n=nT(1)+n\log_{2}(n)=O(n\log{n})T(n)=2T(2n)+n=nT(1)+nlog2(n)=O(nlogn)
③ T(n)=4T(n2)+n2=n2T(1)+n2log2n=O(n2logn)T(n)=4T(\frac{n}{2})+n^{2}=n^{2}T(1)+n^{2}\log_{2}{n}=O(n^{2}\log{n})T(n)=4T(2n)+n2=n2T(1)+n2log2n=O(n2logn)
④ T(n)=2T(n2)+n2=nT(1)+2n2=O(n2)T(n)=2T(\frac{n}{2})+n^2=nT(1)+2n^{2}=O(n^{2})T(n)=2T(2n)+n2=nT(1)+2n2=O(n2)
⑤ T(n)=4T(n2)+n2lognT(n)=4T(\frac{n}{2})+\frac{n^{2}}{\log{n}}T(n)=4T(2n)+lognn2
T(n)=4T(n2)+n2logn=n2T(1)+n2logn+n2logn−1+⋯+n2log1=θ(n2loglogn)\begin{array}{l} \quad T(n) \\ =4T(\frac{n}{2})+\frac{n^{2}}{\log{n}} \\ =n^{2}T(1)+\frac{n^{2}}{\log{n}}+\frac{n^{2}}{\log{n-1}}+\dots+\frac{n^{2}}{\log{1}} \\ =\theta(n^{2}\log{\log{n}}) \end{array} T(n)=4T(2n)+lognn2=n2T(1)+lognn2+logn−1n2+⋯+log1n2=θ(n2loglogn)
因为这个级数可以看成积分:
1x+1x−1+1x−2+⋯=∫1xdx=lnx\frac{1}{x}+\frac{1}{x-1}+\frac{1}{x-2}+\dots=\int_{1}^x \, dx=\ln{x} x1+x−11+x−21+⋯=∫1xdx=lnx
主方法
Th:设 a≥1a\geq 1a≥1 ,b≥1b\geq 1b≥1 ,f(n)f(n)f(n) 为一定义在非负整数上的函数,T(n)=aT(nb)+f(n)T(n)=aT(\frac{n}{b})+f(n)T(n)=aT(bn)+f(n) (当 nb\frac{n}{b}bn 不为整数时代表 ⌈nb⌉\lceil \frac{n}{b} \rceil⌈bn⌉ 或 ⌊nb⌋\lfloor \frac{n}{b} \rfloor⌊bn⌋ ),则:
- 若 ∃ε>0\exists \varepsilon>0∃ε>0 ,使得 f(n)=O(nlogba−ε)f(n)=O(n^{\log_{b}{a}-\varepsilon})f(n)=O(nlogba−ε) ,则 T(n)=Θ(nlogba)T(n)=\Theta(n^{\log_{b}{a}})T(n)=Θ(nlogba)
- 若 ∃k≥0\exists k\geq 0∃k≥0 ,使得 f(n)=Θ(nlogbalgkn)f(n)=\Theta(n^{\log_{b}{a}\,lg^k{n}})f(n)=Θ(nlogbalgkn) ,则 T(n)=Θ(nlogbalgk+1n)T(n)=\Theta(n^{\log_{b}{a}}\,lg^{k+1}{n})T(n)=Θ(nlogbalgk+1n)
- 若 ∃ε>0\exists \varepsilon>0∃ε>0 ,使得 f(n)=Ω(nlogba+ε)f(n)=\Omega(n^{\log_{b}{a}+\varepsilon})f(n)=Ω(nlogba+ε) ,且存在 0<c<10<c<10<c<1 以及正整数 N0N_{0}N0 ,使得当 n>N0n>N_{0}n>N0 时,有 af(nb)≤cf(n)af(\frac{n}{b})\leq cf(n)af(bn)≤cf(n) ,则 T(n)=Θ(f(n))T(n)=\Theta(f(n))T(n)=Θ(f(n))
证明:首先展开,得到:
T(n)=aT(nb)+f(n)=a(aT(nb2)+f(nb))+f(n)a2T(nb2)+af(nb)+f(n)=…=alogbnT(1)+∑i=0logbn−1aif(nbi)\begin{array}{l} \quad T(n) \\ =aT(\frac{n}{b})+f(n) \\ =a(aT(\frac{n}{b^2})+f(\frac{n}{b}))+f(n) \\ a^2T(\frac{n}{b^{2}})+af(\frac{n}{b})+f(n) \\ =\dots \\ =a^{\log_{b}{n}}T(1)+\sum\limits_{i=0}^{\log_{b}{n}-1}a^if(\frac{n}{b^i}) \end{array} T(n)=aT(bn)+f(n)=a(aT(b2n)+f(bn))+f(n)a2T(b2n)+af(bn)+f(n)=…=alogbnT(1)+i=0∑logbn−1aif(bin)
其中 alogbn=blogbalogbn=nlogbaa^{\log_{b}{n}}=b^{\log_{b}a\log_{b}n}=n^{\log_{b}a}alogbn=blogbalogbn=nlogba ;如果把 f(n)f(n)f(n) 看成多项式的话,只需要比较 f(n)f(n)f(n) 的次数与 logba\log_{b}alogba 的相对大小;
① 若 ∃ε>0\exists \varepsilon>0∃ε>0 ,使得 f(n)=O(nlogba−ε)f(n)=O(n^{\log_{b}{a}-\varepsilon})f(n)=O(nlogba−ε) ,则 T(n)=Θ(nlogba)T(n)=\Theta(n^{\log_{b}{a}})T(n)=Θ(nlogba)
∑i=0logbn−1aif(nbi)=∑ai(nb)logba−ε=∑nlogba−ε−biεai=nlogba−ε∑biε=nlogba−ε1−nε1−bε=O(nlogba)\begin{array}{l} \quad\sum\limits_{i=0}^{\log_{b}{n}-1}a^if\left( \frac{n}{b^i} \right) \\ =\sum\limits a^i\left( \frac{n}{b} \right)^{\log_{b}a-\varepsilon} \\ =\sum\limits \frac{n^{\log_{b}a-\varepsilon}-b^{i\varepsilon}}{a^i} \\ =n^{\log_{b}a-\varepsilon}\sum\limits b^{i\varepsilon} \\ =n^{\log_{b}a-\varepsilon} \frac{1-n^{\varepsilon}}{1-b^{\varepsilon}} \\ =O(n^{\log_{b}a}) \end{array} i=0∑logbn−1aif(bin)=∑ai(bn)logba−ε=∑ainlogba−ε−biε=nlogba−ε∑biε=nlogba−ε1−bε1−nε=O(nlogba)
② 若 ∃k≥0\exists k\geq 0∃k≥0 ,使得 f(n)=Θ(nlogbalgkn)f(n)=\Theta(n^{\log_{b}{a}\,lg^k{n}})f(n)=Θ(nlogbalgkn) ,则 T(n)=Θ(nlogbalgk+1n)T(n)=\Theta(n^{\log_{b}{a}}\,lg^{k+1}{n})T(n)=Θ(nlogbalgk+1n)
我们就假设 f(n)=nlogbalgknf(n)=n^{\log_{b}a}\lg^k{n}f(n)=nlogbalgkn ,则:
∑i=0logbn−1aif(nbi)=∑ai(nbi)logbalgk(nbi)=∑ainlogbaai(lgn−ilgb)k\begin{array}{l} \quad\sum\limits_{i=0}^{\log_{b}{n}-1}a^if\left( \frac{n}{b^i} \right) \\ =\sum\limits a^{i}(\frac{n}{b^{i}})^{\log_{b}{a}}\lg^k{(\frac{n}{b^i})} \\ =\sum\limits a^{i}\frac{n^{\log_{b}a}}{a^{i}}(\lg{n}-i\lg{b})^k \end{array} i=0∑logbn−1aif(bin)=∑ai(bin)logbalgk(bin)=∑aiainlogba(lgn−ilgb)k
这个 (lgn−ilgb)k(\lg{n}-i\lg{b})^k(lgn−ilgb)k 二项展开的话会发现,次数肯定是 lgkn\lg^k{n}lgkn 决定的,则:
≈∑nlogbalgkn=logbn⋅nlogbalgkn=nlogbalgk+1n\begin{array}{l} \approx \sum\limits n^{\\log_{b}a}\lg^k{n} \\ =\log_{b}{n} \cdot n^{\\log_{b}a}\lg^k{n} \\ =n^{\log_{b}{a}}\,lg^{k+1}{n} \end{array} ≈∑nlogbalgkn=logbn⋅nlogbalgkn=nlogbalgk+1n
③ 若 ∃ε>0\exists \varepsilon>0∃ε>0 ,使得 f(n)=Ω(nlogba+ε)f(n)=\Omega(n^{\log_{b}{a}+\varepsilon})f(n)=Ω(nlogba+ε) ,且存在 0<c<10<c<10<c<1 以及正整数 N0N_{0}N0 ,使得当 n>N0n>N_{0}n>N0 时,有 af(nb≤cf(n))af(\frac{n}{b}\leq cf(n))af(bn≤cf(n)) ,则 T(n)=Θ(f(n))T(n)=\Theta(f(n))T(n)=Θ(f(n))
当满足条件时,有 cf(n)≥af(nb)cf(n)\geq af(\frac{n}{b})cf(n)≥af(bn) ,得到:
f(n)≥acf(nb)≥a2c2f(nb2)≥⋯≥aicif(nbi)f(n)\geq \frac{a}{c}f(\frac{n}{b}) \geq \frac{a^{2}}{c^{2}}f(\frac{n}{b^{2}})\geq\dots\geq\frac{a^{i}}{c^{i}}f(\frac{n}{b^{i}}) f(n)≥caf(bn)≥c2a2f(b2n)≥⋯≥ciaif(bin)
故 f(n)≥aicif(nbi)f(n)\geq\frac{a^{i}}{c^{i}}f(\frac{n}{b^{i}})f(n)≥ciaif(bin) ;需要满足所有大于等于的条件,发现只需要最后一个大于等于满足即可,即 nbi>N0⟹i<logbn−logbN0+1\frac{n}{b^{i}}\gt N_{0}\implies i< \log_{b}n-\log_{b}{N_{0}}+1bin>N0⟹i<logbn−logbN0+1
∑i=0logbn−1aif(nbi)=∑i=0logbn−logbN0aif(nbi)+∑i=logbn−logbN0+1logbn−1aif(nbi)\begin{array}{l} \quad\sum\limits_{i=0}^{\log_{b}{n}-1}a^if\left( \frac{n}{b^i} \right) \\ =\sum\limits_{i=0}^{\log_{b}^n-\log_{b}^{N_{0}}} a^if\left( \frac{n}{b^i} \right)+\sum\limits_{i=\log_{b}^n-\log_{b}^{N_{0}}+1}^{\log_{b}n-1}a^if\left( \frac{n}{b^i} \right) \end{array} i=0∑logbn−1aif(bin)=i=0∑logbn−logbN0aif(bin)+i=logbn−logbN0+1∑logbn−1aif(bin)
左项是满足 i<logbn−logbN0+1i< \log_{b}n-\log_{b}{N_{0}}+1i<logbn−logbN0+1 的条件,有:
≤∑i=0logbn−logbN0cif(n)=O(f(n))\leq \sum\limits_{i=0}^{\log_{b}^n-\log_{b}^{N_{0}}}c^if(n)=O(f(n)) ≤i=0∑logbn−logbN0cif(n)=O(f(n))
右项是 O(1)O(1)O(1) ,展开也看不出来(直接把 f(n)f(n)f(n) 看作 O(nlogba+ε)O(n^{\log_{b}a+{\varepsilon}})O(nlogba+ε)):
=∑ai(nbi)logba+ε=∑ainlogba+εai⋅biε=nlogba+ε∑1biε=1−(1bε)logbN0−11−1bε⋅1bε(logbn−logbN0+1)⋅nlogba+ε\begin{array}{l} =\sum\limits a^i\left( \frac{n}{b^i} \right)^{\log_{b}a+\varepsilon} \\ =\sum\limits a^i\frac{n^{\log_{b}a+\varepsilon}}{a^i\cdot b^{i\varepsilon}} \\ =n^{\log_{b}a+\varepsilon}\sum\limits\frac{1}{b^{i\varepsilon}} \\ =\frac{1-(\frac{1}b^{\varepsilon})^{\log_{b}N_{0}-1}}{1-\frac{1}{b^{\varepsilon}}}\cdot \frac{1}{b^{\varepsilon(\log_{b}n-\log_{b}N_{0}+1)}} \cdot n^{\log_{b}a+\varepsilon} \end{array} =∑ai(bin)logba+ε=∑aiai⋅biεnlogba+ε=nlogba+ε∑biε1=1−bε11−(b1ε)logbN0−1⋅bε(logbn−logbN0+1)1⋅nlogba+ε
第一项是常数,后边两项乘起来看着像个常数
Akra-Bazzi 定理
Th:设 g(x)g(x)g(x) 为一非负函数,T(x)={Θ(1),1≤x≤X0∑i=1kaiT(xbi)+g(x),n>X0T(x)=\left\{\begin{array}{ll}\Theta(1) & ,1\leq x \leq X_{0} \\ \sum\limits_{i=1}^k a_{i}T(\frac{x}{b_{i}})+g(x)& ,n>X_{0} \end{array}\right.T(x)=⎩⎨⎧Θ(1)i=1∑kaiT(bix)+g(x),1≤x≤X0,n>X0 (其中 k≥1k\geq 1k≥1 ,ai>0a_{i}>0ai>0 ,bi>1b_{i}>1bi>1,X0X_{0}X0 满足对任意 1≤i≤k1\leq i\leq k1≤i≤k 有 X0>biX_{0}>b_{i}X0>bi 且 X0>bibi−1X_{0}>\frac{b_{i}}{b_{i}-1}X0>bi−1bi ),若 g(x)g(x)g(x) 满足多项式增长条件,ppp 为方程 ∑i=1kaibip=1\sum\limits_{i=1}^k\frac{a_{i}}{b_{i}^p}=1i=1∑kbipai=1 的实数解,则:
T(x)=Θ(xp(1+∫1xg(x)xp+1dx))T(x)=\Theta\left( x^p\left( 1+\int_{1}^x \frac{g(x)}{x^{p+1}}dx \right) \right) T(x)=Θ(xp(1+∫1xxp+1g(x)dx))
例:T(n)=2T(n4+3T(n6)+nlgn)T(n)=2T(\frac{n}{4}+3T(\frac{n}{6})+n\lg{n})T(n)=2T(4n+3T(6n)+nlgn)
解 24p+36p=1\frac{2}{4^p}+\frac{3}{6^p}=14p2+6p3=1 得 p=1p=1p=1
T(n)=Θ(n(1+∫1nxlgxx2dx))=Θ(n(1+12lg2n))=Θ(nlg2n)\begin{array}{l} \quad T(n) \\ =\Theta(n(1+\int_{1}^n \frac{x\lg{x}}{x^{2}} dx)) \\ =\Theta(n(1+\frac{1}{2}\lg^2{n})) \\ =\Theta(n\lg^2{n}) \end{array} T(n)=Θ(n(1+∫1nx2xlgxdx))=Θ(n(1+21lg2n))=Θ(nlg2n)
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【电力电子】基于STM32F103C8T6单片机双极性SPWM逆变(硬件篇)
本项目是基于 STM32F103C8T6 微控制器的 SPWM(正弦脉宽调制)电源模块,能够生成可调频率和幅值的正弦波交流电源输出。该项目适用于逆变器、UPS电源、变频器等应用场景。 供电电源 输入电压采集 上图为本设计的电源电路,图中 D1 为二极管, 其目的是防止正负极电源反接, …...