Python遞歸時間復(fù)雜度
遞歸也是常見算法之一,其時間復(fù)雜度一般認(rèn)為O(logn),但遞歸算法的時間復(fù)雜度本質(zhì)上是要看: 遞歸的次數(shù) * 每次遞歸中的操作次數(shù)
舉例面試題:求x的n次方
思路一:for循環(huán)
def x_n(x,n): ? ? """ ? ? 時間復(fù)雜度O(n) ? ? """ ? ? if n==0: ? ? ? ? return 1 ? ?? ? ? return x*x_n(x,n-1) ? ?? if __name__=='__main__': ? ? print(x_n(2,0)) ? ? print(x_n(2,3)) ? ? print(x_n(2,4))
思路二:遞歸
但是遞歸時間復(fù)雜度未必更優(yōu),
比如:
def x_n(x,n): ? ? """ ? ? 時間復(fù)雜度O(n) ? ? """ ? ? if n==0: ? ? ? ? return 1 ? ?? ? ? return x*x_n(x,n-1) ? ?? if __name__=='__main__': ? ? print(x_n(2,0)) ? ? print(x_n(2,3)) ? ? print(x_n(2,4))
也可以是:
def x_n(x,n): ? ? """ ? ? 時間復(fù)雜度O(n) ? ? """ ? ? if n==0: ? ? ? ? return 1 ? ? if n%2==1: ? ? ? ? return x*x_n(x,n//2)*x_n(x,n//2) ? ?? ? ? else: ? ? ? ? return x_n(x,n//2)*x_n(x,n//2) if __name__=='__main__': ? ? print(x_n(2,0)) ? ? print(x_n(2,3)) ? ? print(x_n(2,4))
如果面試官詢問是否還可以優(yōu)化?可思考的方向是遞歸模塊提取出來。
def x_n(x,n): ? ? """ ? ? 時間復(fù)雜度O(logn) ? ? """ ? ? if n==0: ? ? ? ? return 1 ? ? t=x_n(x,n//2) ? ? #print("t:",t) ? ? if n%2==1: ? ? ? ? return x*t*t ? ?? ? ? return t*t if __name__=='__main__': ? ? print(x_n(2,0)) ? ? print(x_n(2,3)) ? ? print(x_n(2,4))
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