This is an old revision of the document!
1.
- $ T_a(n) = 2T_a(n-1) + 1$
- $ T_b(n) = T_b(n-1) + 1$
nu se poate aplica master
Prin metoda arborelui obtinem n nivele continand cate o constanta si un nod, deci $ T_b(n) = n * \Theta(1) = \Theta(n) $.
- $ T_c(n) = 2T_c(n/2) + \log(n)$
nu se poate aplica master deoarece f(n) este de forma $ \log n $ si $ c \ne \log_ba $ (deci nu e acoperit de niciunul din cele 3 cazuri)
Presupunem $ T(\frac n 2) = \Theta(\frac n 2) $
$ \exists c_1, c_2 > 0 $ a.i.
$ c_1 \frac n 2 \le T(\frac n 2) \le c_2 \frac n 2 \ \ \ \ | *2 $
$ c_1 * n \le 2 * T(\frac n 2) \le c_2 * n \ \ \ \ | + \log n $
$ c_1 * n + \log n \le T(n)\le c_2 * n + \log n $
$ T(n) \in \Theta(n) $
- $ T_d(n) = T_d(n/9) + T_d(8n/9) + n$
nu se poate aplica master
Desenand arborele, obtinem unele ramuri care se termina mai repede, altele mai incet, asa ca vom incadra timpul lui T intre 2 limite, $ S_1 $ si $ S_2 $
$ h_1 = \log_9n, h_2 = \log_{\frac 9 8}n $
$ S_1 = \sum_0^{h_1} n + T(1) * 2 ^ {h_1} = n * h_1 +2 ^ {h_1} = n*\log_9n + 2^{\log_9n} \in \Theta(n\log n) $
$ S_2 = \sum_0^{h_2} n + T(1) * 1 = n * h_1 + 1 = n*\log_{\frac 9 8} n + 1 \in \Theta(n\log n) $
⇒ $ T(n) \in \Theta(n \log n)$
- $ T_e(n) = T_e(2n/3) + 1$
Cazul 2 al Teoremei Master cu $ c = \log_{frac 3 2}1 = 0, k = 0 $ deci $ T_e(n) = \Theta(n^0 * \log^{0+1}n) \Theta(\log n) $
- $ T_{Strassen}(n) = 7T_{Strassen}(n/2) + n^2 $
$ c = \log_27 \approx 2.81 $ ⇒ cazul 1 al teoremei master, deci $ T_{Strassen}(n) = \Theta(n ^ {\log_27}) \approx \Theta(n ^ {2.81}) $
- $ T_{Karatsuba}(n) = 3T_{Karatsuba}(n/2) + 1 $
$ c = \log_23 \approx 1.58 $ ⇒ cazul 1 al teoremei master, deci $ T_{Karatsuba}(n) = \Theta(n ^ {\log_23}) \approx \Theta(n ^ {1.58}) $
- $ T_{Quicksort}(n) = T_{Quicksort}(n-1) + O(n) $
nu se poate aplica master
Folosind metoda arborelui, fiecare nivel $ h $ va contine nodul $ T(n-h) $ si costul $ n-h $. Obtinem formula $ T_{Quicksort}(n) = \sum_{i=1}^n{n-h} + 1 * T(1) = \frac {n(n-1)} 2 + \Theta(1) \in \Theta(n^2) $

