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构建二叉搜索树的时间复杂度是多少?
在最坏的情况下 每个基于比较的 n 元素排序算法都必须进行 nlogn 比较 基于这一事实 构建 n 节点二叉搜索树的复杂性是多少 为什么 基于这个问题 我认为构造复杂度至少必须是O nlogn 也就是说 我似乎不知道如何找到构造的总复杂性
分而治之——为什么它有效?
我知道像归并排序和快速排序这样的算法使用分而治之的范式 但我想知道为什么它可以降低时间复杂度 为什么 分而治之 算法通常比非分而治之算法效果更好 分而治之的算法工作得更快 因为它们最终完成的工作更少 考虑二分搜索的经典分而治之算法 而不是看
Algorithm
complexitytheory
bigo
divideandconquer
找到一对没有交集的对
Given a set of n pairs of integers is there a fast way to determine if there exists two pairs x1 y1 and x2 y2 so that th
python
Algorithm
bigo
timecomplexity
大 O 表示法运行时
我已经得到了一些代码来计算它们的大 O 运行时间 有人可以告诉我我是否走在正确的轨道上吗 program1 int i count 0 n 20000 for i 0 i lt n n i count 那是 O n 2 吗 number2
c
bigo
对数函数的渐近复杂度
我知道 就复杂度而言 O logn 比 O n 快 O n 比 O nlogn 快 O nlogn 又比 O n2 快 但是 O n2 和 O n2log 或 O n2 001 和 O n2log 呢 T1 n n 2 n 2logn 这个
Algorithm
bigo
asymptoticcomplexity
部分选择排序与合并排序查找“数组中最大的 k”
我想知道我的思路是否正确 我正在准备面试 作为一名大学生 我遇到的问题之一是找到数组中最大的 K 个数字 我的第一个想法是只使用部分选择排序 例如 从第一个元素扫描数组 并为看到的最低元素及其索引保留两个变量 并与数组末尾的该索引交换 并继
Algorithm
Sorting
bigo
为什么计算斐波那契数列的复杂度是 2^n 而不是 n^2?
我试图使用递归树找到斐波那契数列的复杂性并得出结论height of tree O n 最坏的情况下 cost of each level cn hence complexity n n n 2 怎么会这样O 2 n 朴素递归斐波那契的复杂
Algorithm
recursion
bigo
Fibonacci
字符串排列的时间复杂度
以下示例取自 破解编码面试 第 6 版 一书 根据本书 以下代码的时间复杂度为 O n 2 n 请参考示例12 第32 33页 public static void main String args new PermutationsTest
Algorithm
timecomplexity
bigo
打乱已排序的数组
如果给定一个已排序的数组 我们可以使用什么算法来创建一个与已排序数组具有相同元素的输出数组 但元素应该随机打乱 我正在寻找一种复杂度为 O n 的算法 Collections shuffle List has an O n 时间复杂度 您可
Java
Random
complexitytheory
bigo
当一个操作“接近 O(1)”而不是“是 O(1)”时,这意味着什么?
例如 考虑 NET Framework 4 5 的文档Dictionary
c
NET
Optimization
bigo
两个简单递归函数的 Big-O 表示法
我在 Python 中有两个递归函数 只是想知道它们的大 O 表示法 这些的大 O 是什么 def cost n if n 0 return 1 else return cost n 1 cost n 1 def cost n if n 0
python
Algorithm
Math
recursion
bigo
移位是 O(1) 还是 O(n)?
是否轮班操作O 1 or O n 计算机通常需要更多的操作来移动 31 位而不是移动 1 位 这是否有意义 或者说这是否有意义操作次数换档所需的是constant不管我们需要转移多少地方 PS 想知道是否hardware是一个合适的标签 某
languageagnostic
bigo
CPU
hardware
bitshift
大 O 包含两个相乘的变量
如果我采用该功能 def nested multiplier a b returns a b count 0 for i in range a for j in range b count 1 return count 这里相当清楚的是 就
python
Algorithm
bigo
computerscience
从有限集中进行朴素随机选择的 O 值是多少?
这个问题 https stackoverflow com questions 1293609 randomize value in javascript从有限集中获取随机值让我思考 人们想要从一组 Y 值中检索 X 个唯一值是很常见的 例如
Math
Random
bigo
Probability
T(n-1) 的时间复杂度
我对解决这个时间复杂度问题感到困惑 T n T n 1 我知道在快速排序最坏的情况下T n T n 1 T 1 n 其评估结果为 n 1 n 2 n 3 1 这个几何数列等于O n 2 然而 我在 stackoverflow 上看到答案说T
Algorithm
datastructures
bigo
timecomplexity
此 for 循环的时间复杂度: for (i = 2; i < N; i = i * i)?
我们现在正在学习时间复杂度 而我在这个例子中遇到了很多麻烦 for i 2 i lt n i i i do something 教授说这是 O sqrt N 但我不确定我是否相信 毕竟 如果 N 16 它只运行 2 次 而不是 4 次 对吧
timecomplexity
bigo
complexitytheory
如何计算更复杂算法的阶数(大O)(例如快速排序)
我知道有很多关于大O表示法的问题 我已经检查过了 大O的简单英语解释 https stackoverflow com questions 487258 plain english explanation of big o 大O 你是如何计算
Algorithm
complexitytheory
bigo
Python内部排序方法[重复]
这个问题在这里已经有答案了 有谁知道Python在list sort 内部使用什么类型的排序 或者它至少保证 O n log n 这docs http docs python org 2 tutorial datastructures ht
python
Arrays
Sorting
bigo
O、Ω 和 θ 之间有什么区别?
我正在学习算法分析 我无法理解 O 和 之间的区别 它们的定义方式如下 f n O g n means c g n 是一个 上界f n 因此存在 一些常数c这样f n 是 总是 c g n 对于足够大的n IE n n0对于一些常数n0 f
Algorithm
bigo
timecomplexity
O(M+N) 是什么意思?
这是一个基本问题 但我认为 O M N 与 O max M N 相同 因为当我们趋向无穷大时 较大的项应该占主导地位 另外 这与 O min M N 不同 对吗 我一直看到这个符号 尤其是 在讨论图算法时 例如 您经常会看到 O V E 例
performance
complexitytheory
bigo
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