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为什么不使用 HashSet
类来实现 Enumerable.Distinct
我需要访问的渐近时间和空间复杂度IEnumerable Distinct用大O表示法 所以我正在研究扩展方法的实现Enumerable Distinct我看到它是使用内部类实现的Set
c
NET
LINQ
bigo
HashSet
输入大小固定的算法复杂度
我找到了一些关于大 O 表示法的参考资料 但据我所知 算法复杂性是输入数据大小的函数 例如 如果冒泡排序的复杂度为O n 2 n是输入数组的大小 正确的 但是 如何确定具有固定输入大小并取决于输入值的算法的复杂性 例如 求最大公约数 GCD
Algorithm
bigo
递归方法最长路径算法的计算复杂度
我编写了一个代码段来确定图中的最长路径 以下是代码 但由于中间的递归方法 我不知道如何获得其中的计算复杂度 由于找到最长的路径是一个 NP 完全问题 我认为它是这样的O n or O 2 n 但我怎样才能真正确定它呢 public stat
recursion
bigo
timecomplexity
longestpath
为什么 n^O(1) 意味着“多项式时间”?
An algorithm runs in polynomial time if it s runtime is O nk for some k However I ve also seen polynomial time defined a
Math
bigo
巴比伦方法的时间复杂度
巴比伦方法的时间复杂度是多少 是log n 吗 其中n是我们要求平方根的数字 如果是这样 为什么会这样呢 Looking at the wikipedia section for the Babylonian method we can s
performance
Algorithm
bigo
timecomplexity
Big O 正式定义中的常量
我正在修改 Big O 和其他相关界限的正式定义 但有些事情让我绊倒了 在我正在读的书中 Skiena Big O 被定义为 f n O g n 当存在常数 c 时 对于 n gt n0 的某个值 f n 始终 这对我来说通常是有意义的 我
Algorithm
bigo
asymptoticcomplexity
这段嵌套 for 循环反复将计数器加倍的代码的复杂性是多少?
在书里编程面试曝光它说下面的程序的复杂度是 O N 但我不明白这是怎么可能的 有人可以解释这是为什么吗 int var 2 for int i 0 i lt N i for int j i 1 j lt N j 2 var var 你需要一
Algorithm
timecomplexity
bigo
complexitytheory
寻找最大元素的时间复杂度分析
我遇到了一个家庭作业问题 其中哪一个是最佳算法最佳情况运行时间的渐近紧上限 该算法在任意大小的整数数组中查找最大元素n O log n O n2 O n O 1 O n log n 根据我的理解 它是 O n 因为即使这是最好的情况我们仍然
Algorithm
bigo
timecomplexity
lowerbound
在线性时间内从排序数组构建红黑树
我知道如何通过 n 次插入来构建它 每次插入的效率为 O log n n log n 总体 我还知道 2 3 4 树的等效结构也可以用线性时间从排序数组构建 谁能提供有关红黑版本的简单解释吗 无论您要构建哪种 BST 算法将是相同的 只需要
Algorithm
datastructures
Tree
bigo
redblacktree
寻找最小全语法窗口的有效算法?
A 全语法窗口是包含所有 26 个字母表的较大文本片段的子字符串 引用维基百科的一个例子 给出以下文本 我唱了 还以为自己唱得很好 但他只是用一种非常好奇的表情抬头看着我的脸 然后说 你唱歌多久了 小姐 文本中最小的全语法窗口是这个字符串
string
Algorithm
bigo
为什么 O(n) 等于 O(2n)
我知道 O N 本质上等于 O cN 其中 c 某个常数 但如果 N c 这不是 O N 2 吗 随着 c 的增加 这是否成立 或者是否存在某种正式的限制 If N c then c不是恒定的 因此 情况从来都不是这样
complexitytheory
bigo
JavaScript 数组的 Big O
JavaScript 中的数组很容易通过添加和删除项目来修改 它在某种程度上掩盖了这样一个事实 大多数语言数组都是固定大小的 并且需要复杂的操作来调整大小 JavaScript 似乎可以很容易地编写出性能不佳的数组代码 这就引出了一个问题
javascript
Arrays
Algorithm
bigo
timecomplexity
删除字符串数组中重复项的最佳算法
今天在学校老师要求我们实现一个重复删除算法 没那么难 大家想出了下面的解决方案 伪代码 for i from 1 to n 1 for j from i 1 to n if v i v j then remove v v j remove
string
Algorithm
duplicates
bigo
complexitytheory
哈希表的时间复杂度
我对哈希表的时间复杂度感到困惑 很多文章都说它们是 摊销 O 1 而不是真正的 O 1 这在实际应用中意味着什么 哈希表中操作的平均时间复杂度是多少 在实际实现中而不是理论上 为什么这些操作不是真正的 O 1 不可能提前知道哈希函数会发生多
HashTable
bigo
Swift 的 String.count 的 BigO 是什么?
当 swift 使用时String count is it O n 每次我们调用它时 我们都会迭代整个字符串以对其进行计数 or O 1 其中 swift 之前已经存储了该数组的大小并简单地访问它 绝对是O n 来自斯威夫特书 因此 如果不
Arrays
swift
bigo
在 O(n) 时间内将堆转换为 BST?
我认为我知道答案并且最小复杂度是O nlogn 但是有什么方法可以让我从堆中创建二叉搜索树O n 复杂 没有算法可以在 O n 时间内从堆构建 BST 原因是给定 n 个元素 您可以在 O n 时间内从它们构建一个堆 如果您有一组值的 BS
Algorithm
datastructures
bigo
binarysearchtree
binaryheap
你能以 O(n) 摊余复杂度对 n 个整数进行排序吗?
理论上是否可以以 O n 的摊余复杂度对 n 个整数的数组进行排序 尝试创建 O n 复杂度的最坏情况怎么样 现在的大多数算法都是建立在平均 O nlogn 最坏情况 O n 2 之上 有些虽然使用更多内存 但最糟糕的是 O nlogn 你
Algorithm
complexitytheory
bigo
大O符号之和[重复]
这个问题在这里已经有答案了 可能的重复 将不同的例程组合在一起时的大O 什么是O n O log n 减少到 我的猜测是O n 但无法给出严格的推理 我明白O n O 1 应该减少到O n since O 1 只是一个常数 好吧 自从O f
Algorithm
bigo
有效的算法以频率随机选择项目
给定一个数组n词频对 w0 f0 w1 f1 wn 1 fn 1 where wi is a word fi is an integer frequencey and the sum of the frequencies fi m I wa
Algorithm
Random
bigo
大O,你是如何计算/近似的?
大多数拥有计算机科学学位的人肯定知道什么大O代表 它帮助我们衡量算法的扩展程度 但我很好奇 怎么办you计算或近似算法的复杂性 我将尽力在这里用简单的术语解释它 但请注意 这个主题需要我的学生几个月的时间才能最终掌握 您可以在第 2 章中找
Algorithm
Optimization
complexitytheory
bigo
performance
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