主定理
な見出しとして参考ブログ
彼らの愚かなBを理解します
そのような人々のために、私は...テストは直接、いくつかの特別な値に置換することができる満たす
だけ知っている必要があります：
シンボル\（\ O） 、発音の攻撃を、上限、以下、未知のスナップ表します。
良い特殊な値の検索
、簡単なため（例：O（n）を、次の例3場合）、ライン上で自分自身をプッシュします
次のようにブログを読み込み、
最初の意味のいくつかのシンボルを紹介します。
シンボル\（θ\） 、シーターの発音、両方の上限は下限では、厳格なスナップに等しいです。
シンボル\（\ O） 、殴ら発音は、密着性が不明で、上限、以下を表します。
記号\（O \） 、発音が殴られ、密着していない、より少ないです。
記号\は（Ω\） 、も発音のGaを細め、密着性が未知である、下限、またはそれ以上を表します。
シンボル\（オメガ\） 、発音もGaから目を細めているが、スナップではない、より大きな下限を表しています。
上記はタイト（非常に正確ではないああ）に基づいて、私の翻訳である「スナップ」、それはおそらく平均するかどうかを厳密に等しいです。
ことを意味する\（θが\）平均時間複雑であり、\（O \）であり、最悪の場合の複雑さ、\（Ω\）最良の複雑さです。
我々は漸化式があるとします
\（T（N）=の（N- / B）+ F（N）\）
ここで、\（N- \）問題の規模であり、\（\）は再帰低いサブ問題の数であり、\（N / B \）は、各サブ問題の大きさであり、\（F（N）は、\）再帰的です追加の計算の後に仕事をします。
1.定数ε> 0が存在すると仮定しているので\（F（N）N-O =（logb ^ {（A） - [イプシロン]}）\） 、次いで\（T（N）=Θ （N ^ {logba}）\ ）。
具体的にはF（n）をn個のパワーの上限であり、そして意味\（logbは、（A）\） n個の二次、時間複雑さの力よりも大きい\（logb（A）\）倍。
例：バイナリツリートラバーサル。\（T（N）= 2T（N / 2）+θ（1）\） 。前記\（A = 2、Bの=。2F（N）= 1 \） 、場合ε= 1。
\（T（N）= G（N）\） 。
2.定数の存在仮定\（K≧0 \） 、そう\（F（N）=θ（N-ログ^ {^} logbaのKN）\） 、次いで\（T（N）=Θ （N ^ {logba} K + 1 ^ {N-ログ}）\） 。
具体的にはF（n）はn個であることを意味\（logb（A）\）次に乗じ回、\（\ログ）、複雑である（\ F（N））を\複雑さが乗算されるが\ （\ログ）。
例：ソートマージ。\（T（N）= 2T（N2）+θ（N-）\） 。前記\（A = 2、B = 2、F（N）= N- \） 、ケースK = 0。
\（T（N）= G（nlog2n）\） 。
例：バイナリサーチ（バイナリサーチ）。\（T（N）= T（N2）+θ（1）\） 、\（A = 1、B = 2、F（N）= 1 \）、= 0の場合kは、その後
\（T（N）=Θ（log2n）\） 。
> 0〜3の定数εが存在すると仮定が存在する（\ F（N）= [オメガ]（nlogb（A）+ [イプシロン]））\定数が存在するが、\（C <1 \）と十分に大きなn個満たす$のAF（nは/ B）≤cf（N）は、$ =θ（F（N））\）\（T（N） 。
これは非常に良いああを感じています。。。
[例]
[1]予備NOIP2017は、算出された時間は、アルゴリズム漸化式のように表す場合：
\（T（N）= 2T（N / 2）+ NlogN、T（1）。1 = \） 、アルゴリズムの時間複雑性は______________________________________________________あります。
A. \（O（N）\） B. \（O（nlogn）\） C \（O（nlogn）\） D \（O（N ^ 2）\）
[A] 2適用した場合の\（K =を1 \）場合、\（T（N）=θ（NlogN）\）、Cから選択されます
[2]漸化式としてアルゴリズムの計算時間NOIP2016予備的表現の場合：
\（T（N）= 2T（N4）+ N - √、T（1）= \ 1） 、アルゴリズムの時間複雑性は______________________________________________________あります。
A. \（（N）\）のB \（O（√N）\） C \（O（log2N√N）\） D \（O（N ^ 2）\）
2、K = 0の場合、$ T（N）=Θ（SQRT（N）のlog2 N）を適用した場合の[A] $は、Cから選択されます
[3] NOIP2015予備的計算アルゴリズムは、時間再帰的な関係として表されます。
\（T（N）= T（1-N）+ N \）、T（0）= 1。アルゴリズムの時間計算量は______________________________________________________です。
A. \（O（log22N）\） B. \（O（Nlog2N）\） C. \（O（N）\） D. \（O（N ^ 2）\）
これは、[解像度]マスターの定理を使用しますか？導出しやすい\（T（N）= T（0）+ ... + + +1。1 + N-N * =（1 + N）2 \）を、時間の複雑さが$ O（N ^ 2）$です 、 オプションD
[概要]
二つの主要な定理を使用していますNOIP予備調査3年時の複雑さの解析、。実際には、シンボルO.の意味に応じていくつかの特別に値や除外オプションを見る限り、定理はまた、すべての権利であるマスターません