Redis 数据结构空间需求
redis 中有序集合和列表的空间有什么区别?我的猜测是排序集是某种平衡的二叉树，而列表是一个链表.这意味着在我为它们中的每一个编码的三个值之上，键、分数、值，尽管我会将链表的分数和值放在一起，但开销是链表需要跟踪一个另一个节点，二叉树需要跟踪两个，所以使用一个有序集合的空间开销是 O(N). 如果我的value和score都是longs，并且指向其他节点的指针也是longs，那么在64位计
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python __getitem__() 方法中LinkedList的实现
我在 python(3.7.4) 中实现了一个 LinkedList，模块的代码如下:- LinkedList.py class 节点:def __init__(self,value):self.value = 价值self.ref = 无类链表(节点):def __init__(self):self.__head = 无self.__cur = 无self.__count = 0定义添加
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根据给定索引对数组重新排序
算法根据给定索引对数组重新排序 a[] = [50, 40, 70, 60, 90]索引[] = [3, 0, 4, 1, 2]a= [60,50,90,40,70] 在 O(n) 中并且没有额外的数组/空格 解决方案 您将需要用于临时变量和循环计数器/索引的空间.根据算法通常的“重新排序"也会将 index[] 改回 {0, 1, 2, 3, 4}. 提示，注意 index[]
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降低埃拉托色尼筛法的空间复杂度以生成范围内的素数
在阅读一些SO 帖子后，我发现 Eratosthenes 筛网 是最好的 &生成素数的最快方法. 我想在两个数字之间生成质数，比如 a 和 b. AFAIK，在 Sieve 的方法中，空间复杂度是 O(b). PS:我写的是Big-O而不是Theta，因为不知道能不能减少空间需求. 我们能否降低埃拉托色尼筛网的空间复杂度? 解决方案 如果您有足够的空间来存储直到 s
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递归应用于 Python 中的列表与树
我对递归的主要关注是 Python 中的递归限制，我认为是 1000.考虑到这一点，我想讨论两种情况: 场景 1:对平衡树(二进制)应用递归 例如搜索树中的最大值: class 节点:def __init__(self, value, left=None, right=None):self.value = 价值self.left = 左self.right = 正确定义最大值(根):
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在数组中查找连续范围
给定一个整数数组.您必须输出最大范围，以便范围内的所有数字都存在于数组中.这些数字可能以任何顺序出现.例如，假设数组是 {2, 10, 3, 12, 5, 4, 11, 8, 7, 6, 15} 在这里我们找到两个(非平凡的)范围，这些范围内的所有整数都存在于数组中，即 [2,8] 和 [10,12].其中 [2,8] 是较长的.所以我们需要输出它. 当我被问到这个问题时，我被要求在线性
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Arrays.sort() 会增加时间复杂度和空间时间复杂度吗?
有一个数组相关的问题，要求时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1). 如果我使用 Arrays.sort(arr)，并使用 for 循环到一次循环，例如: public static int hello(int[]A){Arrays.sort(A);for(int i=0;i
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关于数组中的就地合并
我遇到了以下问题. 给定一个 n 元素和一个整数 k 的数组，其中 k n.元素 {a0...ak} 和{ak+1...an} 已经排序.给出一个在 O(n) 时间和 O(1) 空间内排序的算法. 在我看来，它不能在 O(n) 时间和 O(1) 空间内完成.问题似乎真的是在询问如何进行合并排序的合并步骤，但就地.如果可能，合并排序不会以这种方式实现吗?我无法说服自己，需要一些意见.
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array[::-1] 的时间复杂度和空间复杂度是多少
在 Python 中反转列表时，我通常使用数组 [::-1] 进行反转，我知道更常见的方法可能是从列表的两侧交换.但是我不确定这两种解决方案之间的区别，例如时间复杂度和空间复杂度. 下面这两种方法的代码: def reverse(array):数组[:] = 数组[::-1]定义反向(数组):开始，结束 = 0，len(数组)-1而开始
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PHP 内置函数复杂度(isAnagramOfPalindrome 函数)
过去 2 小时我一直在使用谷歌搜索，但找不到内置函数时间和空间复杂度的 php 列表.我有 isAnagramOfPalindrome 以下列最大允许复杂度解决的问题: 预期的最坏情况时间复杂度为 O(N)预期的最坏情况空间复杂度为 O(1)(不计算输入参数所需的存储空间). 其中 N 是输入字符串长度.这是我最简单的解决方案，但我不知道它是否在复杂性限制内. class 解决方案 {//判
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使用尾递归的时间和空间复杂度
谁能帮我理解算法的时间和空间复杂度来平衡括号 def isValid(s: String): Boolean = {@annotation.tailrecdef go(i: Int, stack: List[Char]): Boolean = {如果(我> = s.length){堆栈是空的} 别的 {s.charAt(i) 匹配 {case c @ ('(' | '[' | '{') => g
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python __getitem __()方法中LinkedList的实现
我正在python(3.7.4)中实现LinkedList，模块代码如下:- LinkedList.py class节点:def __init __(self，value):self.value =值self.ref =无类LinkedList(Node):def __init __():self .__ head =无self .__ cur =无self .__ count = 0d
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内置python函数的时间/空间复杂度
split/strip/open(内置python函数)的时间/空间复杂度是多少? 有人知道我可以在哪里查询这些功能的时间/空间复杂性吗? 解决方案 确切的答案取决于将哪些属性输入到函数中.最简单的查找方法可能是检查这些功能的源代码.可在此处找到python源代码. 让我们看看 split的来源.代码根据属性运行不同的循环.这是按空格分割的循环. while(maxcoun
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Python-在气泡排序中使用元组交换时，空间复杂度是多少?
请考虑以下气泡排序程序: arr = map(int，raw_input().split(''))打印“未排序:\ n {arr_name}".格式(arr_name = arr)对于范围内的j(len(arr)-1，0，-1):对于我在范围(j)中:如果(arr [i]> arr [i + 1]):arr [i]，arr [i + 1] = arr [i +1]，arr [i]打印“排序:\
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从列表中删除重复项的时间和空间复杂性
我有下面的代码，我试图获取时间复杂度. seen = set()a = [4,4,4,3,3,2,1,1,1,5,5]结果= []对于以下项目:如果没有看到项目:seen.add(项目)result.append(项目)打印(结果) 据我的理解，访问列表时，该操作的时间复杂度为 O(n).与if块一样，每次我都要查找该集合时，都会花费另一个 O(n).那么整体时间复杂度是 O(n ^ 2)
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为什么O(n log n)大于O(n)?
我读到 O(n log n)大于 O(n)，我想知道为什么会这样吗? 例如，将 n 设为1，并求解 O(n log n)将是 O(1 log 1) = O(0).同时， O(n)将是 O(1)? 实际上与 O(n log n)>相矛盾；O(n) 解决方案 让我们首先澄清一下当前上下文中的 Big O 表示法.从(源)中，可以阅读: 大O符号是一种数学符号，它描述了限制当参
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是否存在多种具有不同空间复杂度的KMP算法?有什么区别?
我正在阅读有关 KMP子字符串搜索算法和我在网上找到的示例都使用一维表来构建前缀信息表. 我还阅读了Sedgewick的说明，他使用2维数组构建表，并明确指出KMP的空间复杂度为 O(RM)，其中 R 是字母大小和 M 模式大小，而其他所有地方都指出空间复杂度仅为 O(M + N)，即要处理的文本和模式大小本身. 所以我对区别感到困惑.是否有多种KMP算法方法?它们有不同的范围吗?还是我想念什
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当所有值均为非负数时，我们真的可以避免多余的空间吗?
这个问题是另一个问题的跟进，我已经问了很久: 我们得到了一个整数数组和另一个数字k，我们需要找到总和等于k的连续子数组的总数.例如，对于输入: [1,1,1] 和 k = 2 ，预期输出为 2 . 在接受的答案中，
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是否存在具有线性时间复杂度和O(1)辅助空间复杂度的排序算法?
是否存在具有线性时间复杂度和 O(1)辅助空间复杂度的排序算法来对正整数列表进行排序?我知道基数排序和其他地方.它的步复杂度 O(sum(input))比 O(kn)好(对于某些特定的输入，它甚至比二进制基数排序的 O(lg k * n)，例如，所有形式为 [k，0，0，... 0] 的输入)和空间复杂度 O(1). 另一种解决方案是使用宾果排序，它具有步骤复杂性O(vn)，其中 v
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不同排序算法在空间复杂度上的差异
我试图了解不同排序算法的空间复杂性. http://bigocheatsheet.com/?goback=.gde_98713_member_241501229 从上面的链接我发现气泡排序，插入和选择排序为O(1) 快速排序为O(log(n))，合并排序为O(n). 实际上，我们没有在任何算法中分配额外的内存.那么为什么当我们使用相同的数组对它们进行排序时，空间复杂度却有所不同呢?
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