問題を解決しなければならないとき、その問題を解決するために多くの方法が利用可能なとき（例えば、行列連鎖乗算問題）、その時点でアルゴ

アルゴリズムの分析は、漸近的な意味での複雑さを推定することを意味します。 “アルゴリズムの分析”という用語は、Donald Knuthによって造語されました。 アルゴリズムの分析は、それを実行するために必要な時間と空間のリソースの量を決定することです。

アルゴリズムのほとんどは本質的に再帰的であり、除算と征服戦略を使用します。 再帰アルゴリズムは、他の入力のために自分自身を呼び出します。 これは通常、元の入力の一部ですが、サイズが小さくなります（サブ問題）。 再帰関係を解決するには多くの方法があります。 それらは次のとおりです。

1。 マスター定理

2. 再帰ツリーメソッド

3。 置換方法

4。 変数メソッドの変更

これらすべてのメソッドの中で、マスター定理は関数の時間の複雑さを見つけるための最速の方法です。 それは非常に理解しやすく、適用するのは簡単です。 いくつかのケースを覚えておく必要があります。 だからここに私たちは行きます。