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修正增量函数的摊余成本
因此 对于 n 位二进制字符串 A 0 n 1 其中 A 0 是最低有效位 A n 1 是最高有效位 增量算法为 Increment A n i 0 while i
Algorithm
datastructures
amortizedanalysis
如何确保 Data.Vector 的摊销 O(n) 级联?
我有一个应用程序 在其中使用向量作为代码的一部分是有效的 然而 在计算过程中我需要跟踪一些元素 我听说你可以从 Data Vectors 获得 O n 摊销串联 通过通常的数组增长技巧 但我认为我做得不对 假设我们有以下设置 import
Haskell
vector
amortizedanalysis
设计一个也可以在 O(1) 摊余时间内出队的堆栈?
我有一个抽象数据类型 可以将其视为从左到右存储的列表 具有以下可能的操作 推送 将新项目添加到列表的左端 Pop 删除列表左端的项目 Pull 删除列表右端的项目 使用三个堆栈和恒定的附加内存来实现此目的 以便任何推入 弹出或拉出操作的摊销
Algorithm
stack
amortizedanalysis
需要使用势函数方法找到序列的摊余成本
有一个包含 n 个操作的序列 如果 i 是 2 的精确幂 则第 i 个操作的成本为 2i 如果 i 是 3 的精确幂 则第 i 个操作的成本为 3i 对于所有其他操作 成本为 1 Hi first up I want to say that
Algorithm
amortizedanalysis
Haskell 集合可以保证每个操作的最坏情况范围?
这种结构对于实时应用程序 例如用户界面 是必要的 用户并不关心单击按钮是否需要 0 1 秒或 0 2 秒 但他们确实关心第 100 次单击是否会强制执行出色的惰性计算并需要 10 秒才能继续 我在读冈崎的论文纯函数式数据结构 http ww
Haskell
Collections
amortizedanalysis
什么是算法摊销分析? [关闭]
Closed 这个问题需要多问focused 目前不接受答案 它与渐近分析有何不同 你什么时候使用它 为什么 我读过一些似乎写得很好的文章 例如 http www ugrad cs ubc ca cs320 2010W2 handouts
Algorithm
Analysis
amortizedanalysis
了解摊余时间以及为什么数组插入是 O(1)
我正在阅读 破解编码面试 在 Big O 章节中 有关于摊销时间的解释 这里使用了 ArrayList 等需要增长的经典示例 当数组需要增长时 插入将花费O N 假设必须将 N 个元素复制到新数组所需的时间 这可以 我不明白的是 随着数组容
Algorithm
bigo
amortizedanalysis