为什么zpopmin时间复杂度是log n？
来自redis doc：
ZPOPMIN键[count]自5.0.0起可用。
时间复杂度：O（log（N）* M），其中N为排序集中元素的数量，M为弹出元素的数量。
删除并返回存储在key排序集中的得分最低的成员。
因此，我的问题是，如果列表已排序，为什么要使用log n，为什么不使用O（1）？
问题答案：
如果 列表 已排序，为什么要使用log n，为什么不使用O（1）？
如果使用列表实现排序集，则实际上您可以在每个元素的O（1）时间中完成此操作。然而，分类是一组实现（部分地）与跳跃列表数据结构，其确实的插入和缺失O（日志（N））的时间。
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我已经阅读了这么多的资源，但仍然无法理解什么是时间复杂性。我阅读的参考资料基于各种公式，我理解用于表示时间复杂性，但我不知道如何表示。谁能请解释这个原则，以一个可以理解的明确的方式请给我。
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主要内容：时间复杂度,空间复杂度《 算法是什么》一节提到，解决一个问题的算法可能有多种，这种情况下，我们就必须对这些算法进行取舍，从中挑选出一个“最好”的。 算法本身是不分“好坏”的，所谓“最好”的算法，指的是最适合当前场景的算法。挑选算法时，主要考虑以下两方面因素： 执行效率：根据算法所编写的程序，执行时间越短，执行效率就越高； 占用的内存空间：不同算法编写出的程序，运行时占用的内存空间也不相同。如果实际场景中仅能使用少量的内
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我在比较两种决定一个数是否是素数的算法，我在看时间复杂度的上界，但我无法理解两者之间的时间复杂度差异，尽管在实践中一种算法比另一种快。 该伪代码以指数时间O（2^n）运行： 与前一个示例一样，该伪代码的运行时间只有前一个示例的一半，但我很难理解时间复杂度是否仍然是O（2^n）：
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问题内容： 我已经阅读了很多资源，但仍然坚持了解时间的复杂性。我阅读的资源是基于各种公式的，我理解这是用来表示时间复杂度的，但是我不知道如何。任何人都可以以一种可以理解的清晰方式向我解释这个原则。 问题答案： 参考：如何计算时间复杂度算法 我找到了一篇与 如何计算任何算法或程序的时间复杂度* 有关的好文章 * 计算时间复杂度最常用的指标是Big O表示法。这消除了所有恒定因素，因此当N接近无穷大时
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假设T是具有n个节点和高度h的二叉查找树。T的每个节点x存储一个实数x。键。给出以下算法Func1（T. root）的最坏情况时间复杂度。你需要证明你的答案。 x.left（） 对于最坏情况下的运行时，我认为这将是O（树的高度），因为这基本上类似于最小（）或最大（）二元搜索树算法。然而，它是递归的，所以我对是否将O（h）作为最坏的运行时编写有点犹豫。 当我考虑它时，最坏的情况是如果函数执行if（s
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问题内容： 从TimeComplexity文档中可以看出，Python的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： 如果查看链接文档中的脚注，您会发现它们包含一个警告： 这些操作依赖于“最坏情况摊销”的“摊销”部分。根据容器的历史记录，各个动作可能会花费惊人的时间。 使用摊