为什么python的list.append（）方法的时间复杂度为O（1）？
从TimeComplexity文档中可以看出，Python的list类型是使用数组实现的。
因此，如果正在使用数组并且进行了一些附加操作，最终您将不得不重新分配空间并将所有信息复制到新空间。
毕竟，这是O（1）最坏的情况吗？
问题答案：
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我不明白堆排序的空间复杂度是怎样的O（1）？虽然快速排序不使用任何额外的数组（即就地），但在最坏情况下其空间复杂度为O（n），在最佳情况下为O（lg n），因为在递归调用的后端使用堆栈。我说得对吗？ 堆排序也是如此。虽然，它是就地的，但是由于Build-Heap函数调用Max-Heapify函数，所以它的空间复杂度应该等于Max-Heapify，即O（lg n）。不是吗？此外，稍后在根节点调用Ma
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问题内容： 我打算对StringBuilders中的最后一个字符进行很多删除。使用的解决方案对我来说很好。但是，由于这些删除将处于循环中，因此我需要知道其复杂性。 据我了解，该操作只是减少了StringBuilder对象的一些私有属性，并且不对字符本身执行任何复制/克隆/复制操作，因此它的时间为O（1），应该可以快速运行。 我对吗？ 问题答案： 从文档中： 设置字符序列的长度。序列更改为新的字符序
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问题内容： 我刚刚开始学习数据结构，并且在进行数组插入时想知道为什么数组插入的时间复杂度为O（n）而不是O（n + 1）？ 在最佳情况下，当插入在最后时，时间复杂度为O（1）。我想我们正在考虑1插入元素，因为这里没有元素被移动。在最坏的情况下，假设我们必须移动n个元素然后插入新元素，那么时间时间复杂度是否应该为O（n + 1）？n用于移动元素，1用于插入。 非常感谢您的帮助。 问题答案： O（n）
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有一个循环执行蛮力算法来计算5*3，而不使用算术运算符。 我只需要加5 3次，这样它就需要O（3），如果输入是x*y，它就是O（y）。但是，在一本书中，它说它需要O（2^n），其中n是输入中的位数。我不明白为什么它用O（2^n）来表示它O（y）。这是显示时间复杂度的更好方法吗？。你能解释一下吗？ 我没有要求其他算法来计算这个。
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算法相对较新，所以如果我遗漏了一些显而易见的东西，请原谅！ 我知道深度优先搜索的空间复杂度通常表示为O(h)，其中h是树的高度，而广度优先搜索的复杂度是O(n)，其中n是树中节点的数量。 我理解解释（例如在这个答案中https://stackoverflow.com/a/9844323/10083571)也就是说，在BFS中最坏的情况下，所有节点都在一个级别上，这意味着我们必须在遍历它们之前将所有
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给定一个整数数组arr，计算元素x，使得x 1也在arr中。如果arr中有重复项，请分别计数。 示例1：输入：arr=[1,2,3]输出：2说明：1和2被计数，因为2和3在arr中。 示例2：输入：arr=[1,1,2]输出：2解释：1计数两次，原因2在arr中。 示例3：输入：arr=[1,1,3,3,5,5,7,7]输出：0说明：没有计算数字，因为arr中没有2、4、6或8。 示例4：输入：a