簡介
在算法分析中， 主定理（英語：master theorem）提供了用漸近符號（大O符號）表示許多由分治法得到的遞推關係式的方法。這種方法最初由Jon Bentlery，Dorothea Haken和James B. Saxe在1980年提出，在那裡被描述為解決這種遞推的“天下無敵法”(master method)。此方法經由經典算法教科書Cormen，Leiserson，Rivest和Stein的《算法導論》 (introduction to algorithm) 推廣而為人熟知。
定理
不過，並非所有遞推關係式都可套用主定理。該定理的推廣形式包括Akra-Bazzi定理。
主定理
主定理
主定理
主定理
主定理假設有遞推關係式 ，其中 為問題規模， 為遞推的子問題數量， 為每個子問題的規模（假設每個子問題的規模基本一樣）， 為遞推以外進行的計算工作。
a≥1，b>1為常數，f(n) 為函式，T(n) 為非負整數。則有以下結果（分類討論）：
主定理
主定理（1）若 那么
主定理
主定理（2）若 那么
主定理
主定理 主定理
主定理
主定理（3）若 且對於某個常數 和所有充分大的 有 那么
算法分析
在計算機科學中， 算法分析（英語：Analysis of algorithm）是分析執行一個給定算法需要消耗的計算資源數量（例如計算時間，存儲器使用等）的過程。算法的效率或複雜度在理論上表示為一個函式。其定義域是輸入數據的長度（通常考慮任意大的輸入，沒有上界），值域通常是執行步驟數量（時間複雜度）或者存儲器位置數量（空間複雜度）。算法分析是計算複雜度理論的重要組成部分。
理論分析常常利用漸近分析估計一個算法的複雜度，並使用大O符號、大Ω符號和大Θ符號作為標記。舉例，二分查找所需的執行步驟數量與查找列表的長度之對數成正比，記為{\displaystyle O(\log n)}，簡稱為“對數時間”。通常使用漸近分析的原因是，同一算法的不同具體實現的效率可能有差別。但是，對於任何給定的算法，所有符合其設計者意圖的實現，它們之間的性能差異應當僅僅是一個係數。
精確分析算法的效率有時也是可行的，但這樣的分析通常需要一些與具體實現相關的假設，稱為計算模型。計算模型可以用抽象機器來定義，比如圖靈機。或者可以假設某些基本操作在單位時間內可完成。
假設二分查找的目標列表總共有 n 個元素。如果我們假設單次查找可以在一個時間單位內完成，那么至多只需要{\displaystyle \log n+1}單位的時間就可以得到結果。這樣的分析在有些場合非常重要。
算法分析在實際工作中是非常重要的，因為使用低效率的算法會顯著降低系統性能。在對運行時間要求極高的場合，耗時太長的算法得到的結果可能是過期或者無用的。低效率算法也會大量消耗計算資源。
分治法
在計算機科學中， 分治法是建基於多項分支遞歸的一種很重要的算法範式。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個複雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合併。
這個技巧是很多高效算法的基礎，如排序算法（快速排序、歸併排序）、傅立葉變換（快速傅立葉變換）。
另一方面，理解及設計分治法算法的能力需要一定時間去掌握。正如以歸納法去證明一個理論，為了使遞歸能夠推行，很多時候需要用一個較為概括或複雜的問題去取代原有問題。而且並沒有一個系統性的方法去適當地概括問題。
分治法這個名稱有時亦會用於將問題簡化為只有一個細問題的算法，例如用於在已排序的列中查找其中一項的折半搜尋算法（或是在數值分析中類似的勘根算法）。這些算法比一般的分治算法更能有效地運行。其中，假如算法使用尾部遞歸的話，便能轉換成簡單的循環。但在這廣義之下，所有使用遞歸或循環的算法均被視作“分治算法”。因此，有些作者考慮“分治法”這個名稱應只用於每個有最少兩個子問題的算法。而只有一個子問題的曾被建議使用 減治法這個名稱。
