参考回答:
O(N2),元素本来倒序排列用时最多
此处声明: TreeSet为add()/remove()/contains()提供了日志(n)时间复杂性保证。 但是使用二叉查找树,在最坏的情况下,二叉查找树可以有O(n)高度。log(n)复杂性如何“保证”?
问题内容: 我当时在看这个pycon演讲,时间是34:30,发言人说,可以在中完成获取元素列表中最大的元素的操作。 那怎么可能?我的理解是,创建堆将是,但是其本身的复杂性是还是(以及(实际的算法是什么))? 问题答案: 扬声器在这种情况下是错误的。实际费用为。仅在可迭代的第一个元素上调用堆化。就是那个,但如果小于,则微不足道。然后,将所有剩余的元素一次通过添加到此“小堆”中。每次调用需要花费时间。
为什么选择排序的最佳案例时间复杂度为O(n^2),而插入排序和冒泡排序为O(n)?他们的平均时间是一样的。我不明白为什么最佳案例时间不同。如果你能帮忙,我将不胜感激。
我必须找到在c程序中输入最佳情况的快速排序的时间复杂度
null
问题内容: 我在Java类中有一个私有的LinkedList,并且经常需要检索列表中的最后一个元素。列表需要缩放,所以我试图确定在进行更改时是否需要保留对最后一个元素的引用(以实现O(1)),或者LinkedList类是否已经通过getLast()调用完成了此操作。 LinkedList.getLast()的big-O成本 是多少 , 有记载吗? (即,我是否可以依靠此答案,或者即使它是O(1),