如何以较少的时间复杂度编写代码以在给定的数组范围内查找丢失的元素?
我的函数应该在给定的数组范围内返回缺少的元素.因此，我首先对数组进行排序，然后检查i和i + 1之间的差是否不等于1，我将返回缺少的元素. //给定一个数组A，使得://A [0] = 2//A [1] = 3//A [2] = 1//A [3] = 5//该函数应返回4，因为它是缺少的元素.功能解(A){A.sort((a，b)=> {返回b
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带if语句的嵌套for循环的时间复杂度
此代码的if语句如何影响此代码的时间复杂度? 基于以下问题:运行时分析，if语句中的for循环将运行n * n时代.但是在这段代码中， j 超过了 i ，因此，第二个循环运行后， j = i ^ 2 .那么，这使第三个for循环的时间复杂度又如何呢?我知道第一个for循环运行n次，第二个运行 n ^ 2 次，而第三个在触发时运行 n ^ 2 次.因此，复杂度将由 n * n ^ 2(xn ^
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是(n + 1)！以(n！)的顺序?你能给我证明吗?
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为什么简单字符串连接的复杂度为O(n ^ 2)?
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rink_to_fit()vs交换技巧
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Python时间复杂度(运行时)
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C程序，该程序查找要删除的子数组的开始和结束索引，以使给定数组的左侧和右侧的总和相等.如果无法打印-1.我需要它可用于任何阵列，这仅用于测试.这是找到平衡的代码. #includeint平衡(int arr []，int n){int i，j;int leftsum，rightum;/*逐一检查索引，直到找到一个平衡指数*/对于(i = 0; i
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我们知道这个问题是np-完全的，因此，找不到多项式算法.同样，我们知道集合中所有分区的数量等于响铃的数量.我看到很少有算法可以生成集合的所有分区，但是找不到解决该问题的时间复杂度. 例如，此python代码以递归方式生成集合的所有分区.该算法的时间复杂度是多少?能否以更好的时间复杂度解决此问题? def分区(集合):全球柜台如果len(collection)== 1:产量[馆藏]返回首先
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使用HashSet的O(1)邻接表查找时间?
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如何证明二项式系数对幂n的渐近二大θ?
我被这个问题困扰.我认为这等于等于表明2m选择m对n次方来说是4的大θ，但仍然很难证明这一点. 解决方案 O 部分应该很简单.从 n 中精确选择 n /2个元素是从 n 个元素中选择任意组合的特殊情况，即为每个 n 元素是否选择. Ω部分较难.实际上，
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大O符号数学证明
我正试图了解Big O的确切含义.通过对SO中类似问题的回答，我从字面意义和实践意义上理解了它.但是答案无法解释，我无法理解的是其背后的数学基础.正式定义指出 当且仅当存在两个常数c，n0>时，函数T(n)才是f(n)的Big-O表示法.0这样对于所有n＞ ＝ n0，T(n)＜＝ c * f(n). 我在某种程度上直观地了解到，该方程试图根据某种意义上具有较高斜率的函数(函数f(n)的高端)
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Dijkstra Fibonacci堆解决方案上的Big O
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