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05E2-7 分摊分析

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05E2-7 分摊分析课程教案、知识点、字幕

最后我们重新回到这个算法

这个算法需要运行多少时间呢?

我们知道递归的版本可以简明地实现

O(n)的复杂度

尽管它的常系数非常之大

那么如此改造之后的迭代版本

又当如何呢?

乍眼望去

我们不免对这个算法的复杂度表示担忧

因为从结构上来看

它大体呈现的是一个循环

以及内部隐含着还嵌套了一个循环

而且外循环总共需要执行O(n)步

因为它必须对每一个节点都至少访问一次

而内循环也就是这样一个

沿着左侧分支不断下行的过程

在最坏的情况下 本身也可能就是O(n)

试想这样一种最坏的情况

也就是在从某一个节点开始的

那样一条左侧链中

累计包含的点数就已经达到了

与n相当的地步

比如说n/2或者是n/4

都是这样

如此说来两个规模分别为O(n)的循环

彼此嵌套之后

难道总体的复杂度是n^2吗?

我们说这个结论虽然并不错误

但是从界的估计来看 却远远地不紧

没错 整个算法的确是呈一个迭代形式

而且在每一步迭代中

所对应的那样一个goAlongLeftBranch过程

可能距离会或长或短

甚至最长的的确会达到刚才我们说的

Ω(n)的量级

但是我们不难发现 所有这些左侧链的长度

合在一起也无非是O(n)

为了看出这一点 我们不妨将目光

集中在这里的入栈动作上

不难验证 整个算法中只有这个位置

会发生入栈操作

而且进一步地 每一个节点

至多会参与一次入栈操作

回到这个图

每一个节点的入栈操作

无非对应的是它所属的那个

左侧链上的一步

因此所有这些左侧链的长度

无非就是这些push操作的累计次数

而这个次数我们刚才说过了

不会超过所有的点数

也就是O(n)

因此我们刚才所得到的这样一个

n平方的结果只不过是一个假象

这一估计远远不紧

形象地说 这就犹如我们在估计的时候

使用了这样一个n乘以n的方框

里面有很多长条 或长或短

它们累计 不过这个方框的面积

也就是刚才所说的n平方

而更准确地说

它们的累计长度也只不过是

与n在同一个数量级的O(n)

所以现在我们终于得出了一个结论

也就是整个这样一个迭代的版本

所需要的运行时间依然是线性的

而且更重要的是 相对于此前

递归版本的线性

这里虽然从程序结构上讲更为复杂

但是从常系数的意义而言

却要远胜于递归的版本

这也是本节的立论依据

以及我们所做相关研究的意义所在

你或许已经看出来了

我们这里所采用的方法

无非就是分摊分析

这种分析的方法和技巧

也同样适用于其它几种迭代的遍历算法

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第零章

-选课之前

--写在选课之前

--宣传片

-考核方式

--考核方式

-OJ系统说明

--关于OJ

--1-注册与登录

--2-界面与选课

--3-提交测试

-关于课程教材与讲义

--课程教材与讲义

-关于讨论区

--关于讨论区

-微信平台

--html

-PA晋级申请

--PA晋级

--MOOC --> THU 晋级申请专区

--THU --> CST 晋级申请专区

--编程作业不过瘾?且来清华试比高!

第一章 绪论(上)

-(a)计算

--01-A-1: 计算

--01a-2: 绳索计算机

--01a-3: 尺规计算机

--01a-4: 算法

--01a-5 : 有穷性

--演示

--01a-6 : 好算法

--(a)计算--作业

-(b)计算模型

--01b-1: 性能测度

--01b-2: 问题规模

--01b-3: 最坏情况

--01b-4: 理想模型

--01b-5: 图灵机

--01b-6: 图灵机实例

--01b-7: RAM模型

--01b-8: RAM实例

-(b)计算模型--作业

-(c)大O记号

--01c-1: 主流长远

--01c-2: 大O记号

--01c-3: 高效解

--01c-4 : 有效解

--01c-5 : 难解

--01c-6: 2−Subset

--01c-7: 增长速度

-(c)大O记号--作业

第一章 绪论(下)

-(d)算法分析

--01d-1: 算法分析

--01d-2: 级数

--01d-3: 循环

--01d-4: 实例:非极端元素+起泡排序

--01d-5: 正确性的证明

--01d-6: 封底估算-1

--01d-7: 封底估算-2

-(d)算法分析--作业

-(e)迭代与递归

--01-E-1: 迭代与递归

--01-E-2: 减而治之

--01-E-3: 递归跟踪

--01-E-4: 递推方程

--01-E-5: 数组倒置

--01-E-6: 分而治之

--01-E-7: 二分递归:数组求和

--01E-8 二分递归:Max2

--01E-09: Max2:二分递归

-(e)迭代与递归--作业

-(xc)动态规划

--01XC-1: 动态规划

--01XC-2: Fib():递推方程

--01XC-3: Fib():封底估算

--01XC-4: Fib():递归跟踪

--01XC-5: Fib():迭代

--01XC-6: 最长公共子序列

-- 演示

--01XC-7: LCS:递归

--01XC-8: LCS:理解

--01XC-9: LCS:复杂度

--01XC-A: LCS:动态规划

-(xc)动态规划--作业

-本章测验--作业

第二章 向量(上)

-(a)接口与实现

--02A-1 接口与实现

--02A-2 向量ADT

--02A-3 接口操作实例

--02A-4 构造与析构

--02A-5 复制

-(a)接口与实现--作业

-(b)可扩充向量

--02B-1 可扩充向量

--02B-2 动态空间管理

--02B-3 递增式扩容

--02B-4 加倍式扩容

--02B-5 分摊复杂度

-(b)可扩充向量--作业

-(c)无序向量

--02C-1 概述

--02C-2: 循秩访问

--02C-3 插入

--02C-4 区间删除

--02C-5 单元素删除

--02C-6 查找

--02C-7 唯一化

--02C-8 遍历

-(c)无序向量--作业

-(d1)有序向量:唯一化

--02D1-1 有序性

--02D1-2 唯一化(低效版)

--02D1-3 复杂度(低效版)

--02D1-4 唯一化(高效版)

--02D1-5 实例与分析(高效版)

-(d1)有序向量:唯一化--作业

-(d2)有序向量:二分查找

--02D2-1 概述

--02D2-2 接口

--02D2-3 语义

--02D2-4 原理

--02D2-5 实现

--02D2-6 实例

--02D2-7 查找长度

-(d2)有序向量:二分查找--作业

第二章 向量(下)

-(d3)有序向量:Fibonacci查找

--02D3-1 构思

--02D3-2 实现

--02D3-3 实例

--02D3-4 最优性

-(d3)有序向量:Fibonacci查找--作业

-(d4)有序向量:二分查找(改进)

--02D4-1 构思

--02D4-2 版本B

--02D4-3 语义

--02D4-4 版本C

--02D4-5 正确性

-(d4)有序向量:二分查找(改进)--作业

-(d5)有序向量:插值查找

--02D5-1 原理

--02D5-2 实例

--02D5-3 性能分析

--02D5-4 字宽折半

--02D5-5 综合对比

-第二章 向量(下)--(d5)有序向量:插值查找

-(e)起泡排序

--02 E-1 构思

--02E-2 改进

--02E-3 反例

--02E-4 再改进

--02E-5 综合评价

-(e)起泡排序--作业

-(f)归并排序

--02F-1 归并排序:构思

--02F-2 归并排序:主算法

--02F-3 二路归并:实例

--02F-4 二路归并:实现

--02F-5 二路归并:正确性

--02F-6 归并排序:性能分析

-(f)归并排序--作业

-本章测验--作业

第三章 列表

-(a)接口与实现

--03A-1 从静态到动态

--03A-2 从向量到列表

--03A-3 从秩到位置

--03A-4 实现

-(a)接口与实现--作业

-(b)无序列表

--03B-1 循秩访问

--03B-2 查找

--03B-3 插入与复制

--03B-4 删除与析构

--03B-5 唯一化

-(b)无序列表--作业

-(c)有序列表

--03C-1 唯一化·构思

--03C-2 唯一化·实现

--03C-3 查找

-(c)有序列表--作业

-(d)选择排序

--03D-1 构思

--03D-2 实例

--03D-3 实现

--03D-4 推敲

--03D-5 selectMax()

--03D-6 性能

-(d)选择排序--作业

-(e)插入排序

--03E-1 经验

--03E-2 构思

--03E-3 对比

--03E-4 实例

--03E-5 实现

--03E-6 性能分析

--03E-7 平均性能

--03E-8 逆序对

-(e)插入排序--作业

-(xd)习题辅导:LightHouse

--03X D 习题辅导:LightHouse

-本章测验--作业

第四章 栈与队列

- (a)栈接口与实现

--04A-1 栈

--04A-2 实例

--04A-3 实现

- (a)栈接口与实现--作业

-(c1)栈应用:进制转换

--04C1-1 应用

--04C1-2 算法

--04C1-3 实现

-第四章 栈与队列--(c1)栈应用:进制转换

-(c2)栈应用:括号匹配

--04C2-1 实例

--04C2-2 尝试

--04C2-3 构思

--04C2-4 实现

--04C2-5 反思

--04C2-6 拓展

-(c2)栈应用:括号匹配--作业

-(c3)栈应用:栈混洗

--04C3-1 混洗

--04C3-2 计数

--04C3-3 甄别

--04C3-4 算法

--04C3-5 括号

-第四章 栈与队列--(c3)栈应用:栈混洗

-(c4)栈应用:中缀表达式求值

--04C4-1 把玩

--04C4-2 构思

--04C4-3 实例

--04C4-4 算法框架

--04C4-5 算法细节

--04C4−6A 实例A

--04C4−6B 实例B

--04C4−6C 实例C

--04C4-6D 实例D

-(c4)栈应用:中缀表达式求值--作业

-(c5)栈应用:逆波兰表达式

--04C5-1 简化

--04C5-2 体验

--04C5-3 手工

--04C5-4 算法

-第四章 栈与队列--(c5)栈应用:逆波兰表达式

-(d)队列接口与实现

--04D-1 接口

--04D-2 实例

--04D-3 实现

-第四章 栈与队列--本章测验

第五章 二叉树

-(a)树

--05A-1 动机

--05A-2 应用

--05A-3 有根树

--05A-4 有序树

--05A-5 路径+环路

--05A-6 连通+无环

--05A-7 深度+层次

-(a)树--作业

-(b)树的表示

--05B-1 表示法

--05B-2 父亲

--05B-3 孩子

--05B-4 父亲+孩子

--05B-5 长子+兄弟

-第五章 二叉树--(b)树的表示

-(c)二叉树

--05C-1 二叉树

--05C-2 真二叉树

--05C-3 描述多叉树

-(c)二叉树--作业

-(d)二叉树实现

--05D-1 BinNode类

--05D-2 BinNode接口

--05D-3 BinTree类

--05D-4 高度更新

--05D-5 节点插入

-(d)二叉树实现--作业

-(e1)先序遍历

--05E1-1 转化策略

--05E1-2 遍历规则

--05E1-3 递归实现

--05E1-4 迭代实现(1)

--05E1-5 实例

--05E1-6 新思路

--05E1-7 新构思

--05E1-8 迭代实现(2)

--05E1-9 实例

-(e1)先序遍历--作业

-(e2)中序遍历

--05E2-1 递归

--05E2-2 观察

--05E2-3 思路

--05E2-4 构思

--05E2-5 实现

--05E2-6 实例

--05E2-7 分摊分析

-第五章 二叉树--(e2)中序遍历

-(e4)层次遍历

--05E4-1 次序

--05E4-2 实现

--05E4-3 实例

-第五章 二叉树--(e4)层次遍历

-(e5)重构

--05E5-1 遍历序列

--05E5-2 (先序|后序)+中序

--05E5-3 (先序+后序)x真

-(e5)重构--作业

-本章测验--作业

第六章 图

-(a)概述

--06A-1 邻接+关联

--06A-2 无向+有向

--06A-3 路径+环路

-(a)概述--作业

-(b1)邻接矩阵

--06B1-1 接口

--06B1-2 邻接矩阵+关联矩阵

--06B1-3 实例

--06B1-4 顶点和边

--06B1-5 邻接矩阵

--06B1-6 顶点静态操作

--06B1-7 边操作

--06B1-8 顶点动态操作

--06B1-9 综合评价

-(b1)邻接矩阵--作业

-(c)广度优先搜索

--06C-1 化繁为简

--06C-2 策略

--06C-3 实现

--06C-4 可能情况

--06C-5 实例

--06C-6 多连通

--06C-7 复杂度

--06C-8 最短路径

-(c)广度优先搜索--作业

-(d)深度优先搜索

--06D-1 算法

--06D-2 框架

--06D-3 细节

--06D-4 无向图

--06D-5 有向图

--06D-6 多可达域

--06D-7 嵌套引理

-(d)深度优先搜索--作业

-第六章 图--本章测验

05E2-7 分摊分析笔记与讨论

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