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2.6 演習
2.6.1 確認問題
1. 反復と再帰の時間・空間計算量
次の 2 つのコードは、どちらも 1 + 2 + \dots + n を計算します(n \ge 1 とします)。n を 4 として、
プログラムが実際に実行される順序に沿って次の問いに答え、2 つの書き方の効率を比較してください。
=== "Python"
```python title="complexity_exercises.py"
def sum_iter(n: int) -> int:
"""反復による総和"""
res = 0
for i in range(1, n + 1):
res += i
return res
def sum_recur(n: int) -> int:
"""再帰による総和"""
if n == 1:
return 1
return n + sum_recur(n - 1)
```
=== "C++"
```cpp title="complexity_exercises.cpp"
/* 反復による総和 */
int sumIter(int n) {
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
res += i;
}
return res;
}
/* 再帰による総和 */
int sumRecur(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
}
return n + sumRecur(n - 1);
}
```
=== "Java"
```java title="complexity_exercises.java"
/* 反復による総和 */
int sumIter(int n) {
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 再帰による総和 */
int sumRecur(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
}
return n + sumRecur(n - 1);
}
```
=== "C#"
```csharp title="complexity_exercises.cs"
/* 反復による総和 */
int SumIter(int n) {
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 再帰による総和 */
int SumRecur(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
}
return n + SumRecur(n - 1);
}
```
=== "Go"
```go title="complexity_exercises.go"
/* 反復による総和 */
func sumIter(n int) int {
res := 0
for i := 1; i <= n; i++ {
res += i
}
return res
}
/* 再帰による総和 */
func sumRecur(n int) int {
if n == 1 {
return 1
}
return n + sumRecur(n-1)
}
```
=== "Swift"
```swift title="complexity_exercises.swift"
/* 反復による総和 */
func sumIter(n: Int) -> Int {
var res = 0
for i in 1 ... n {
res += i
}
return res
}
/* 再帰による総和 */
func sumRecur(n: Int) -> Int {
if n == 1 {
return 1
}
return n + sumRecur(n: n - 1)
}
```
=== "JS"
```javascript title="complexity_exercises.js"
/* 反復による総和 */
function sumIter(n) {
let res = 0;
for (let i = 1; i <= n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 再帰による総和 */
function sumRecur(n) {
if (n === 1) {
return 1;
}
return n + sumRecur(n - 1);
}
```
=== "TS"
```typescript title="complexity_exercises.ts"
/* 反復による総和 */
function sumIter(n: number): number {
let res = 0;
for (let i = 1; i <= n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 再帰による総和 */
function sumRecur(n: number): number {
if (n === 1) {
return 1;
}
return n + sumRecur(n - 1);
}
```
=== "Dart"
```dart title="complexity_exercises.dart"
/* 反復による総和 */
int sumIter(int n) {
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 再帰による総和 */
int sumRecur(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
}
return n + sumRecur(n - 1);
}
```
=== "Rust"
```rust title="complexity_exercises.rs"
/* 反復による総和 */
fn sum_iter(n: i32) -> i32 {
let mut res = 0;
for i in 1..=n {
res += i;
}
res
}
/* 再帰による総和 */
fn sum_recur(n: i32) -> i32 {
if n == 1 {
return 1;
}
n + sum_recur(n - 1)
}
```
=== "C"
```c title="complexity_exercises.c"
/* 反復による総和 */
int sumIter(int n) {
int res = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 再帰による総和 */
int sumRecur(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
}
return n + sumRecur(n - 1);
}
```
=== "Kotlin"
```kotlin title="complexity_exercises.kt"
/* 反復による総和 */
fun sumIter(n: Int): Int {
var res = 0
for (i in 1..n) {
res += i
}
return res
}
/* 再帰による総和 */
fun sumRecur(n: Int): Int {
if (n == 1) {
return 1
}
return n + sumRecur(n - 1)
}
```
=== "Ruby"
```ruby title="complexity_exercises.rb"
### 反復による総和 ###
def sum_iter(n)
res = 0
for i in 1..n
res += i
end
res
end
### 再帰による総和 ###
def sum_recur(n)
return 1 if n == 1
n + sum_recur(n - 1)
end
```
n = 4を入力して反復関数を実行すると、各ループの終了時に累積変数resはそれぞれいくつになりますか?n = 4を入力して再帰関数を実行すると、引数nはどの値を順に取りますか?最も深い呼び出しから戻るとき、結果はどのように求められますか?- 2 つの書き方の時間計算量と空間計算量は、それぞれいくつですか?問い 1、2 の実行過程と結び付けて理由を説明してください。
??? success "解答"
1. ループ変数 `i` は `1、2、3、4` の順に変化し、各ループの終了時に `res` は
`1、3、6、10` となります。したがって、反復関数は 10 を返します。
2. 引数 `n` は `4 → 3 → 2 → 1` の順に変化します。
最も深い呼び出しが 1 を返した後、各呼び出しは順に `2 + 1 = 3`、`3 + 3 = 6`、`4 + 6 = 10` を得ます。
最も深い呼び出しに到達した時点では、4 回の関数呼び出しはどれもまだ終了していません。
3. どちらのコードも、$n$ に比例する回数のループまたは呼び出しを行うため、時間計算量はともに $O(n)$ です。
一方、空間計算量は異なります。反復版が使う変数は定数個だけなので $O(1)$ です。
再帰版では、終了条件に到達するまで、それまでの関数呼び出しが結果を待つ必要があります。そのため、呼び出しスタックには最大で $n$ 回分の呼び出しが同時に保存され、
空間計算量は $O(n)$ です。
空間計算量を分析するときは、コード中の変数だけでなく、再帰呼び出しが使う空間も考える必要があります。
2. 3 つのコードの時間計算量
次の 3 つのコード片はいずれも、正の整数 n を入力とします。時間計算量が小さい順に並べ、それぞれの計算量を書いてください。
=== "Python"
```python title="complexity_exercises.py"
def linear_loop(n: int) -> int:
"""線形時間のループ"""
res = 0
for i in range(n):
res += i
return res
def quadratic_loop(n: int) -> int:
"""二次時間のループ"""
res = 0
for i in range(n):
for j in range(i, n):
res += j
return res
def logarithmic_loop(n: int) -> int:
"""対数時間のループ"""
while n > 1:
n //= 2
return n
```
=== "C++"
```cpp title="complexity_exercises.cpp"
/* 線形時間のループ */
int linearLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
res += i;
}
return res;
}
/* 二次時間のループ */
int quadraticLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = i; j < n; ++j) {
res += j;
}
}
return res;
}
/* 対数時間のループ */
int logarithmicLoop(int n) {
while (n > 1) {
n /= 2;
}
return n;
}
```
=== "Java"
```java title="complexity_exercises.java"
/* 線形時間のループ */
int linearLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 二次時間のループ */
int quadraticLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i; j < n; j++) {
res += j;
}
}
return res;
}
/* 対数時間のループ */
int logarithmicLoop(int n) {
while (n > 1) {
n /= 2;
}
return n;
}
```
=== "C#"
```csharp title="complexity_exercises.cs"
/* 線形時間のループ */
int LinearLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 二次時間のループ */
int QuadraticLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i; j < n; j++) {
res += j;
}
}
return res;
}
/* 対数時間のループ */
int LogarithmicLoop(int n) {
while (n > 1) {
n /= 2;
}
return n;
}
```
=== "Go"
```go title="complexity_exercises.go"
/* 線形時間のループ */
func linearLoop(n int) int {
res := 0
for i := 0; i < n; i++ {
res += i
}
return res
}
/* 二次時間のループ */
func quadraticLoop(n int) int {
res := 0
for i := 0; i < n; i++ {
for j := i; j < n; j++ {
res += j
}
}
return res
}
/* 対数時間のループ */
func logarithmicLoop(n int) int {
for n > 1 {
n /= 2
}
return n
}
```
=== "Swift"
```swift title="complexity_exercises.swift"
/* 線形時間のループ */
func linearLoop(n: Int) -> Int {
var res = 0
for i in 0 ..< n {
res += i
}
return res
}
/* 二次時間のループ */
func quadraticLoop(n: Int) -> Int {
var res = 0
for i in 0 ..< n {
for j in i ..< n {
res += j
}
}
return res
}
/* 対数時間のループ */
func logarithmicLoop(n: Int) -> Int {
var n = n
while n > 1 {
n /= 2
}
return n
}
```
=== "JS"
```javascript title="complexity_exercises.js"
/* 線形時間のループ */
function linearLoop(n) {
let res = 0;
for (let i = 0; i < n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 二次時間のループ */
function quadraticLoop(n) {
let res = 0;
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = i; j < n; j++) {
res += j;
}
}
return res;
}
/* 対数時間のループ */
function logarithmicLoop(n) {
while (n > 1) {
n = Math.floor(n / 2);
}
return n;
}
```
=== "TS"
```typescript title="complexity_exercises.ts"
/* 線形時間のループ */
function linearLoop(n: number): number {
let res = 0;
for (let i = 0; i < n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 二次時間のループ */
function quadraticLoop(n: number): number {
let res = 0;
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = i; j < n; j++) {
res += j;
}
}
return res;
}
/* 対数時間のループ */
function logarithmicLoop(n: number): number {
while (n > 1) {
n = Math.floor(n / 2);
}
return n;
}
```
=== "Dart"
```dart title="complexity_exercises.dart"
/* 線形時間のループ */
int linearLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 二次時間のループ */
int quadraticLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i; j < n; j++) {
res += j;
}
}
return res;
}
/* 対数時間のループ */
int logarithmicLoop(int n) {
while (n > 1) {
n ~/= 2;
}
return n;
}
```
=== "Rust"
```rust title="complexity_exercises.rs"
/* 線形時間のループ */
fn linear_loop(n: i32) -> i32 {
let mut res = 0;
for i in 0..n {
res += i;
}
res
}
/* 二次時間のループ */
fn quadratic_loop(n: i32) -> i32 {
let mut res = 0;
for i in 0..n {
for j in i..n {
res += j;
}
}
res
}
/* 対数時間のループ */
fn logarithmic_loop(mut n: i32) -> i32 {
while n > 1 {
n /= 2;
}
n
}
```
=== "C"
```c title="complexity_exercises.c"
/* 線形時間のループ */
int linearLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
res += i;
}
return res;
}
/* 二次時間のループ */
int quadraticLoop(int n) {
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i; j < n; j++) {
res += j;
}
}
return res;
}
/* 対数時間のループ */
int logarithmicLoop(int n) {
while (n > 1) {
n /= 2;
}
return n;
}
```
=== "Kotlin"
```kotlin title="complexity_exercises.kt"
/* 線形時間のループ */
fun linearLoop(n: Int): Int {
var res = 0
for (i in 0 until n) {
res += i
}
return res
}
/* 二次時間のループ */
fun quadraticLoop(n: Int): Int {
var res = 0
for (i in 0 until n) {
for (j in i until n) {
res += j
}
}
return res
}
/* 対数時間のループ */
fun logarithmicLoop(n: Int): Int {
var value = n
while (value > 1) {
value /= 2
}
return value
}
```
=== "Ruby"
```ruby title="complexity_exercises.rb"
### 線形時間のループ ###
def linear_loop(n)
res = 0
for i in 0...n
res += i
end
res
end
### 二次時間のループ ###
def quadratic_loop(n)
res = 0
for i in 0...n
for j in i...n
res += j
end
end
res
end
### 対数時間のループ ###
def logarithmic_loop(n)
n /= 2 while n > 1
n
end
```
??? success "解答"
小さい順に、コード片 3 は $O(\log n)$、コード片 1 は $O(n)$、コード片 2 は $O(n^2)$ です。
コード片 3 では、ループのたびに $n$ が半分になるため、ループ回数は約 $\log_2 n$ 回です。
コード片 1 のループはちょうど $n$ 回実行されます。コード片 2 の内側のループ回数は順に
$n,n-1,\dots,1$ で、合計は $n(n+1)/2$ となるため、二次の計算量です。
3. どちらの反転が空間を節約できるか
配列 nums のすべての要素を逆順にする方法として、次の 2 つがあります。
-
同じ長さの新しい配列
resを作り、逆順にコピーして返す。 -
2 つのインデックス
iとjをそれぞれ先頭と末尾から中央へ動かし、nums[i]とnums[j]を順に交換する。2 つの方法の空間計算量は、それぞれいくつですか?どちらが「インプレース」な操作ですか?
??? success "解答"
1. 入力と同じ長さの補助配列が必要なため、空間計算量は $O(n)$ です。
2. 使うのは 2 つのインデックス変数だけなので、
空間計算量は $O(1)$ であり、インプレースな操作です。
ただし、インプレースな反転は入力配列を変更します。
入力の変更が許される場合にのみ優先して使うべきです。元の配列を残す必要がある場合は、方法 1 のコピーにかかる空間を省くことはできません。
2.6.2 プログラミング演習
1. フィボナッチ数
フィボナッチ数列は、$F(0)=0$、F(1)=1 を満たし、n\ge2 のとき
F(n)=F(n-1)+F(n-2) となります。
0 以上の整数 n が与えられます。再帰を使わず、ループを使って F(n) を計算し、返してください。
??? tip "解法のヒント"
1. まず、n が 0 と 1 の場合をそれぞれ処理します
2. 次の項の計算に必要なのは直前の 2 項だけで、数列全体を保存する必要はありません
3. 2 つの変数を更新するときは、後で使う古い値を先に上書きしないよう注意します
LeetCode{ .rounded-button .exercise-button target="_blank" rel="noopener noreferrer" }