はい、これは正しいようです、ありがとう。概念を正しく理解したことを確認するために、この方程式でそれを試しました。

`` `
t（n）= 4t（n/2）+n^2
`` `

答えが得られました `o（n^2 * logn）`。これは正しいです？
はい、それは正しいです！方程式がt（n）= 4t（n/2） + n^2の場合、マスター定理を使用して、次のように時間の複雑さを決定できます。

a = 4の値を決定します

Bの値を決定します：b = 2

f（n）の順序を決定：f（n）= n^2、o（n^2）

マスター定理を適用します：

f（n）= o（n^logb（a））の場合、t（n）= o（n^logb（a） * log（n））。
f（n）= o（n^logb（a） * log（n））の場合、t（n）= o（n^logb（a） * log（n））。
c> logb（a）の場合はf（n）= o（n^c）の場合、t（n）= o（n^c）。
この場合、f（n）= o（n^2）、これはlogb（a）= log2（4）= 2より大きいです。したがって、t（n）= o（n^2 * log（n））。

したがって、このアルゴリズムの時間の複雑さはo（n^2 * log（n））です。