为什么程序员更喜欢O（N ^ 3）而不是O（N ^ 2）
我正在为期末考试而学习，档案库中有一个问题，我找不到答案：
一种算法的运行时间从小到大依次为O（N ^ 2）; 第二种算法的运行时间的增长顺序为O（N ^
3）。列举三个令人信服的（逻辑上，令人信服的）原因，为什么程序员更喜欢使用O（N ^ 3）算法而不是O（N ^ 2）算法。
问题答案：
-
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）
-
问题内容： 我编写了两种方法的代码，以找出LeetCode字符串中的第一个唯一字符。 问题陈述： 给定一个字符串，找到其中的第一个非重复字符并返回其索引。如果不存在，则返回-1。 示例测试用例： s =“ leetcode”返回0。 s =“ loveleetcode”，返回2。 方法1（O（n））（如果我错了，请纠正我）： 方法2（O（n ^ 2））： 在方法2中，我认为复杂度应为O（n ^ 2
-
Redis zrank。 返回存储在key处的排序集中成员的排名，分数从低到高排序。排名（或指数）是基于0的，这意味着得分最低的成员排名为0。 为什么复杂度是O（log（N））？成员按分数排序，但zank按成员查询。 我找到了一些可能是答案的东西。 A.zset由ziplist实现时 大小小于128 每个成员的大小小于64字节 所以，ziplist的大小很小，所以这不是我讨论的问题。 B.当zse
-
问题内容： 当喜欢过？ 何时以及何时使用哪种数据结构： 您想要高效的读写 应该具有更少的内存占用 尽管存在类似的问题，但它并没有突出表明应该优先选择哪个事实？ 问题答案： 蜘蛛侠鲍里斯（Boris the Spider）已经概述了和之间最明显的区别-前者始终是有界的，而后者可以是无界的。 因此，如果您需要无限制的阻塞队列，或者将其用作工具箱中的最佳选择。 但是，假设您需要一个有限的阻塞队列。最后，
-
问题内容： 我的要求是仅显示跨数据库从数据库检索的一组值。我正在使用jQuery。 问题答案： 如果满足以下任一条件，则将XML优先于JSON： 您需要消息验证 您正在使用XSLT 您的消息中包含很多标记文字 您需要与不支持JSON的环境进行互操作 当所有这些都成立时，在XML上偏爱JSON： 不需要验证消息，或者验证消息的反序列化很简单 您不是要转换邮件，也不是转换邮件的反序列化很简单 您的
-
就像谷歌地图一样，给定一百万个经纬度坐标列表，你将如何打印距离给定位置最近的k个城市？ 我在一次面试中问了这个问题。面试官说这可以在O（n）中通过使用插入排序到k来完成，而不是对整个列表进行排序，即NlogN。我在网上找到了其他答案，大多数人都说NLogN...他[面试官]正确吗？
-
问题内容： 在Java中，表达式为： 似乎等于： 尽管是有效的一元运算符，其优先级高于中的算术运算符。因此，编译器似乎假设该运算符不能为一元运算符，并解析该表达式。 但是，表达式： 即使存在以下唯一有效的解决方案，也不会编译： 和被指定为具有相同的优先级，那么为什么编译器为支持算术而解决看似模棱两可的问题，但为什么不这样做呢？ 问题答案： 首先使用最大修改规则将文件标记化（转换为标记序列）-始终获
-
问题内容： java.util.Random源代码的第294行说 为什么是这样？ 问题答案： 该描述并不完全准确，因为0不是2的幂。更好的说法是 当n是2的幂或2的幂的负数或零时。 如果n是2的幂，则二进制中的n是单个1，后跟零。-n为2的补数是倒数+ 1，因此位排成一行 要了解其工作原理，请将二进制补码视为逆+ 1。 因为当您添加一个得到两个的补码时，您会一直进行到一个。 如果n不是2的幂，则结