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为什么 O(n) 优于 O( nlog(n) )?
我刚刚发现了这个奇怪的发现 在普通数学中 n logn 会小于 n 因为 log n 通常小于 1 那么为什么 O nlog n 大于 O n 呢 即为什么nlogn被认为比n花费更多的时间 Big O 是否遵循不同的系统 事实证明 我误认
Algorithm
datastructures
timecomplexity
bigo
O(n!) 与 O((n+1)!) 相同吗?
Because O n2 is same as O n k 2 where k is any constant Hence can the above statement be true with the same logic For eg
Algorithm
bigo
timecomplexity
标准容器的复杂性保证有哪些?
显然 标准容器提供了某种形式的保证 有哪些类型的保证以及不同类型集装箱之间的具体区别是什么 工作自SGI页面 http www sgi com tech stl about STL http en wikipedia org wiki St
c
STL
containers
bigo
哈希表真的可以是 O(1) 吗?
哈希表可以实现 O 1 似乎是常识 但这对我来说从来没有意义 有人可以解释一下吗 我想到了以下两种情况 A 该值是一个小于哈希表大小的 int 因此 该值是它自己的哈希值 因此不存在哈希表 但即使有 也会是 O 1 并且效率仍然很低 B 您
Algorithm
performance
languageagnostic
bigo
HashTable
层序遍历的时间复杂度
二叉树层次顺序遍历的时间复杂度是多少 是 O n 还是 O log n void levelorder Node n queue lt Node gt q q enqueue n while q empty Node node q fron
Algorithm
datastructures
bigo
timecomplexity
treetraversal
给定一组线段,找到面积最大的矩形
想象一下我给了你一组如下形式的线段 x1 y1 x2 y2 我们有两个点定义了一条线段 就我们的目的而言 该部分始终是水平或垂直的 我想找到由线段包围的任何矩形的最大面积 例如 当给定以下线段集时 结果应为绿色阴影区域的面积 到目前为止 我
Algorithm
datastructures
timecomplexity
bigo
dynamicprogramming
特定递归函数的增长顺序
以下函数的增长顺序是什么 static int counter 0 static void Example int n if n 1 return for int i 0 i lt n i counter Example n 2 为了解决这
c
Math
recursion
bigo
我应该为范围最小查询使用什么使用 O(n) 存储和 O(log n) 查询时间的数据结构?
我被算法课的以下作业问题难住了 Suppose that we are given a sequence of n values x1 x2 xn and seek to quickly answer repeated queries of
Algorithm
datastructures
binarytree
bigo
RMQ
.NET 集合类的渐近复杂度
是否有任何关于 NET 集合类方法的渐近复杂性 big O 和其他 的资源 Dictionary
NET
Collections
bigo
asymptoticcomplexity
PHP 函数的 Big-O 列表
使用 PHP 一段时间后 我注意到并非所有内置 PHP 函数都像预期的那么快 考虑一个函数的这两种可能的实现 该函数使用缓存的素数数组来查找一个数字是否是素数 very slow for large prime array prime ar
php
performance
Algorithm
Arrays
bigo
正则表达式性能 VS 纯粹迭代的最佳实践
我想知道何时使用正则表达式 VS 是否有任何一般准则 string contains anotherString 和 或其他 String API 调用 虽然上面给出了决定 contains 是微不足道的 如果您可以在一次调用中完成此操作
Java
regex
performance
bigo
n 个集合的所有组合的交集
我需要帮助找到一种有效的算法来解决这个问题 Given n未排序的整数集 找到所有可能的组合n以及它们的交集 例如 Input n 3 Set 1 1 10 6 11 14 3 Set 2 3 7 11 9 5 Set 3 11 6 9 1
Algorithm
datastructures
set
bigo
combinations
这段简单的代码的复杂性是多少?
I m pasting this text from an ebook I have It says the complexity if O n2 and also gives an explanation for it but I fai
Java
complexitytheory
bigo
timecomplexity
StringBuffer
Big O:如何根据外部 for 循环确定 for 循环增量的运行时间?
我有以下算法 运行时复杂度为 O N 2 但我想对其有更深入的了解 而不是仅仅记住常见的运行时 分解和分析它的正确方法是什么i 1考虑在内层 for 循环中吗 void printunorderedPairs int array for i
Algorithm
Runtime
timecomplexity
bigo
两个复杂度 O((2n + 1)!) 和 O(n!) 相等吗?
这可能是一个幼稚的问题 但我对 Big O 表示法和复杂性的概念很陌生 无法找到任何答案 我正在处理一个算法 2n 1 次检查条件 我可以说问题的复杂度是 O n 还是复杂度是 O 2n 1 Use 斯特林近似 http en wikipe
Algorithm
complexitytheory
bigo
计算机科学中的 Big-O 表示法有什么大不了的?
Big O 表示法对我的日常 C 编程有何帮助 这只是一个学术练习吗 Big O 通过输入的大小来告诉您算法的复杂性 这是基本的如果你想知道算法将如何扩展 如果您正在设计一个大型网站并且拥有大量用户 那么处理这些请求所需的时间就很重要 如果
computerscience
bigo
Big O 表示法中是否存在 O(n/2) 这样的东西?
我有一个数组 每次都会增加两个 由于增量的数量是原来的一半 我会说 O n 2 还是 O n 因为它是线性的 Just O n Big O 不关心常数因素 或者更确切地说 乘以任意有限因子已经是 big O 定义的一部分 因此在其中指定另一
Arrays
bigo
尽管链表和数组的插入和删除操作都需要 O(n) 时间复杂度,但链表在插入和删除操作方面如何比数组更快?
数组中插入和删除操作的最坏情况运行时间是 O n 因为我们可能需要进行 n 次移位 链表也是如此 如果我们想要插入或删除第i个元素 我们可能需要遍历整个链表才能到达预期执行插入 删除的位置 所以链表也需要O n 时间 那么为什么在进行插入
Arrays
Algorithm
datastructures
LinkedList
bigo
时间复杂度 嵌套循环 内循环 + 外循环
谁能解释一下这个算法的时间复杂度是多少 for i 1 i lt n i for j 1 j lt n j i note not j printf Iteration d d n i j The printf在内循环中称为exactly c
c
timecomplexity
bigo
算法渐近复杂度
我想知道这个过程可以使用大 符号在以下算法中返回的最小值和最大值是多少 算法是 procedure F 1 n s 0 for i 1 to n j min max i A i n s s j return s 编辑 删除了原始答案 因为它
Algorithm
asymptoticcomplexity
bigo
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