Algorithm 递推关系T(n)=2T(n/2)和x2B的中间步骤;n/日志(n)

Algorithm 递推关系T(n)=2T(n/2)和x2B的中间步骤;n/日志(n),algorithm,computer-science,relation,recurrence,Algorithm,Computer Science,Relation,Recurrence,我需要帮助理解解决以下递归关系的中间步骤: 通过反复替换,我一直做到: 这就是我被困的地方。大家都说第二部分等于 我已经尝试了很多操作,但我不知道如何到达这里 So-两个问题: 为什么总和的界限是从1到log(n) 你是如何从我的序列中得出这个总和的?我知道序列也写为 我不需要整个循环的解,我确切地知道如何从那里解出来,只是这中间的一步。因此,首先,这些循环是用。你问为什么,这里有一个解释 第一个问题是为什么从1到logn求和。这很简单:从一个数字n开始,每次减少2次。那么它将以多快的速

我需要帮助理解解决以下递归关系的中间步骤:

通过反复替换,我一直做到:

这就是我被困的地方。大家都说第二部分等于

我已经尝试了很多操作,但我不知道如何到达这里

So-两个问题:

  • 为什么总和的界限是从1到log(n)
  • 你是如何从我的序列中得出这个总和的?我知道序列也写为

  • 我不需要整个循环的解,我确切地知道如何从那里解出来,只是这中间的一步。

    因此,首先,这些循环是用。你问为什么,这里有一个解释

    第一个问题是为什么从
    1
    logn
    求和。这很简单:从一个数字n开始,每次减少2次。那么它将以多快的速度接近
    n
    ?在
    logn
    次之后(
    log
    表示
    log2
    )。如果不清楚,用
    2^k
    替换您的
    n

    现在是第二部分。您的第i个元素是(如果这些基本日志操作对您来说不清楚,您必须刷新对数方面的知识):


    现在应该清楚了,为什么您的解决方案与他们的相当。

    您已经将重复周期展开了k次,以便

    这意味着n=2k,所以:

  • 记录该等式的两侧意味着log(n)=log(2k)=k,这就解释了为什么求和边界会变为log(n)
  • 将n代入求和的每一项,得到:
  • 最后:


    双方只是以相反的顺序写出谐波级数。

    我认为这个问题更适合math.stackexchange.com。至于你对第2个问题的回答,我对这些步骤没有问题,我更想理解为什么它们将1和logn的1/k(谐波级数)等同起来