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。
Yes, that is correct! If the equation is T(n) = 4T(n/2) + n^2, then you can use the Master Theorem to determine the time complexity as follows:

Determine the value of a: a = 4

Determine the value of b: b = 2

Determine the order of f(n): f(n) = n^2, which is O(n^2)

Apply the Master Theorem:

If f(n) = O(n^logb(a)), then T(n) = O(n^logb(a) * log(n)).
If f(n) = O(n^logb(a) * log(n)), then T(n) = O(n^logb(a) * log(n)).
If f(n) = O(n^c) for c > logb(a), then T(n) = O(n^c).
In this case, f(n) = O(n^2), which is greater than logb(a) = log2(4) = 2. Therefore, T(n) = O(n^2 * log(n)).

So the time complexity of this algorithm is O(n^2 * log(n)).