什么是次线性算法？
我的一位同事问了我以下问题。 Which of the following expressions is not sublinear? O(log log n) O(n) O(logn) O(root(n)) 我已经通过了https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity#Sub-linear_time，但不能，但我不确定我是否完全理解了它。有谁能
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算法的渐近复杂性
我想知道在使用Big-theta表示法的以下算法中，此过程可以返回的最小值和最大值是多少。算法为： procedure F(𝐴[1..n]) s = 0 for i = 1 to n j = min(max(i,A[i]),n³) s = s + j return s 推荐答案 编辑：删除了原始答案，因为它回答了错误的问题。 分析
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在Python中列表的大小调整系数是多少
例如，Java中的ArrayList的大小调整系数为2。当ArrayList所环绕的数组空间不足时，该数组的所有元素都将转移到一个新数组中，该数组的大小是原始数组的2倍。 既然Python列表/数组自然是动态的，那么它们的大小调整因素是什么？或者，他们是否使用其他一些扩展方法？如果是的话，那是什么方法呢？它的渐近运行时(大O)是多少？ 推荐答案 特别是objects/listobje
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是否存在有用的 Haskell HashMap/HashTable/Dictionary 库?
我正在寻找一个无 monad 的常量访问查询 O(1) 关联数组. 考虑假设的类型: 数据 HT k v = ??? 我想构造一个不可变结构一次: fromList :: Foldable t, Hashable k =>t (k,v) ->高电压 我想随后用恒定时间访问重复查询它:: lookup :: Hashable k =>HT k v ->k ->也许 v 似乎有两个候
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将 n 个数字插入二叉搜索树的复杂度
我有一个问题，它说“计算将 n 个数字插入二叉搜索树的过程的紧时间复杂度".它并不表示这是否是平衡树.那么，对于这样的问题，可以给出什么样的答案呢?如果这是一棵平衡树，则高度为 logn，插入 n 个数字需要 O(nlogn) 时间.但这是不平衡的，在最坏的情况下甚至可能需要 O(n2) 时间.找到将 n 个数字插入 bst 的紧时间复杂度是什么意思?我错过了什么吗?谢谢 解决方案 即使树
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.NET 集合类的渐近复杂性
有没有关于.NET集合类(Dictionary、List代码> 等等...)? 我知道 C5 库的文档包括一些关于它的信息(example)，但我也对标准的 .NET 集合感兴趣......(PowerCollections 的信息也很好). 解决方案 MSDN 列出了这些: 字典 列表 SortedList(编辑:错误链接；这是通用版本) SortedDictionar
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如何在已排序的链表上应用二分搜索 O(log n)?
最近我在链表上遇到了一个有趣的问题.给出了排序的单向链表，我们必须从这个列表中搜索一个元素. 时间复杂度不应超过O(log n).这似乎我们需要在这个链表上应用二分搜索.如何?由于链表不提供随机访问，如果我们尝试应用二进制搜索算法，它将达到 O(n)，因为我们需要找到列表的长度并转到中间. 有什么想法吗? 解决方案 使用纯单向链表当然不可能. 草图证明:要检查单向链表的最
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Big-O 和 Little-O 表示法之间的区别
Big-O 表示法 O(n) 和 Little-O 表示法 o(n)? 解决方案 f ∈ O(g) 说，本质上 对于至少一个常量k > 0的选择，你可以找到一个常量a使得不等式0 a 成立. 请注意，O(g) 是满足此条件的所有函数的集合. f ∈ o(g) 说，本质上 对于每个常数k > 0的选择，你可以找到一个常数a使得不等式0 a 成立. 再次注意 o(
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HashMap 与 ArrayList 插入性能混淆
根据我的理解，hashmap 插入是 O(1)，对于 arraylist，插入是 O(n)，因为对于 hashmap，hashfunction 计算哈希码和索引并插入条目，数组列表每次都会进行比较输入一个新元素. 解决方案 首先，复杂度为 O(1) 的操作并不总是比复杂度为 O(n) 的操作花费的时间少.O(1) 仅意味着操作需要一个常数时间(可以是任何值)，而不管输入的大小.O(n) 意
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Kruskal 算法的时间复杂度?
我正在计算这样的 kruskal 算法的时间复杂度(请参阅附图中的算法) T(n) = O(1) + O(V) + O(E log E) + O(V log V)= O(E log E) + O(V log V)如 |E|>= |V|- 1T(n) = E log E + E log E= E 日志 E CLRS 算法: 这是正确的还是我做错了什么，请告诉. 解决方案 Krusk
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递归T(n)= 2T(n/2)+(n-1)
我有这种复发: T(n)= 2T(n/2)+(n-1) 我的尝试如下: 树是这样的: T(n)= 2T(n/2)+(n-1)T(n/2)= 2T(n/4)+((n/2)-1)T(n/4)= 2T(n/8)+((n/4)-1)... 树的最高点:(n/(2 h ))-1 = 1⇒h = lg n-1 = lg n-lg 2 最后一级的费用:2 h = 2 lg n-lg 2
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计数排序的时间复杂度
我正在学习算法课程，在那里我看到计数排序的时间复杂度为O(n + k)，其中k是数字范围，n是输入大小.我的问题是，当k和n之间的差异太大时，例如当k = O(n 2 )或O(n 3 )时，我们可以说复杂度是O(n 2 )还是O(n 3 )?那么在这种情况下，计数排序不是一个明智的方法，我们可以使用合并排序.我对吗? 解决方案 是的，您在所有方面都完全正确. 此外，我们可以做出更强的
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递归函数的时间复杂度
我有一个Java函数，该函数接收一个矩阵（二维array [] []），并为该数组的更改创建动态选项数组，然后为该动态数组的每个选项递归创建一个动态数组。 最终，对于N个选项之一的每个选项，它还会创建N个其他选项。 被告知，其时间复杂度的函数为T（n）= T（n）* n，这可能吗？大O表示形式的渐近时间复杂度是什么？ 解决方案 如果递归关系为T（n）= nT （n）那么递归永远不会停止。
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函数的渐近比较
我想渐近地比较以下函数，然后将它们按升序排列。还要求提供适当的解释 lg（（√n）！），lg（SquareRoot（n！）），SquareRootlg（n！），（lg（√n））!,（SquareRoot（lg n）） ！，SquareRoot（lg n）！ 解决方案 如果您对“一般解决方案” 感到疑惑，并且按照渐进函数进行比较。这是我的建议： 使用 BigO表示法的限制定义，一旦您
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是否有编程方式或Eclipse插件来为Java方法计算大O表示法
是否有编程方式或eclipse插件来计算Java方法的big-O表示法？ 解决方案 不，没有不是这样的插件，如果是的话，那将仅仅是一个近似值。也就是说，即使确定该程序是否将完成运行也很棘手-请参见停止问题。 现在，关于可能的近似值。假设您有一个插件，可以使用较小的数据集（例如 N = 1000 ）和中等的数据集（例如 N = 10000 ）测试程序code>）。如果您的程序在中等数据
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典型表达式的渐近复杂度
下图所示的以下函数的渐近复杂度的递增顺序为： （A）f1（n）; f4（n）; f2（n）; f3（n） （B）f1（n）; f2（n）; f3（n）; f4（n）; （C）f2（n）; f1（n）; f4（n）; f3（n） （D）f1（n）; f2（n）; f4（n）; f3（n） a）这个简单问题的时间复杂度顺序为--->（n ^ 0.99）*（logn）
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为什么pow（x，y）的时间复杂度为O（1），而x ** y的时间复杂度为O（n）？
为什么时间复杂度O（1）为 pow（x，y）而时间复杂度为O（n）的 x ** y ？ 从 agf 查看评论此处 解决方案 该语句是错误的。 pow 与 ** 大致相同。 pow 和 ** 如果其参数为整数，则进行整数幂运算。 （Python 3具有自动的bignum支持，因此，即使a或b很大， a ** b 总是给出确切的整数结果。）这需要O （log（b））乘以平方的乘积
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O(O(f(n)))是什么意思?
我对Big-Oh表示法有所了解.但是我该如何解释O(O(f(n())))是什么意思呢? 这是增长率的增长率吗? 解决方案 x = O(n)基本上表示x
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哪个Big-O渐近增长更快
我最近陷入了争论/辩论，我试图对正确的解决方案做出明确的裁决. 众所周知， n!增长非常快，但实际上有多快 ，足以“隐藏"可能添加到其中的所有其他常量? 让我们假设我有这个愚蠢的&简单程序(无特定语言): for i from 0 to n! do: ; // nothing 鉴于输入为n，那么它的复杂性显然是 O(n!) (甚至是 ϴ(n!) ，但这与此处无关)
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棘手的Big-O复杂性
public void foo(int n, int m) { int i = m; while (i > 100) { i = i / 3; } for (int k = i ; k >= 0; k--) { for (int j = 1; j
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