两个反向排序数组的TIme复杂度
两个反向数组合并成一个排序数组的时间复杂度是多少？
是O（n）还是O（log n）？
共有1个答案
如果两个给定的数组都是相反的排序顺序，则为 O（m n）（m - 长度为 1。 数组，n - 长度为 2. 数组），因为您需要线性遍历两个数组。
但是如果数组没有排序，你有两个选择:
- 对它们进行排序并在排序后合并它们
O（nlognmlogm）。 - 连接数组并对连接数组进行排序
O（nlognmlogm）。
-
在研究合并k个排序的连续数组/向量的问题以及它在实现上与合并k个排序的链表有何不同时，我发现了两个相对简单的用于合并k个连续数组的朴素解决方案和一个基于成对合并的很好的优化方法，该方法模拟了mergeSort（）的工作原理。我实现的两个朴素解决方案似乎具有相同的复杂性，但在我进行的一个大型随机测试中，似乎一个比另一个效率更低。 我天真的合并方法如下所示。我们创建一个输出向量 我的第二个天真解决方案
-
似乎Lodash的sortedIndex期望一个前向排序数组来进行二进制搜索。（例如)
-
下面是链接：array reversed（） 在讨论部分的最后，它说复杂性O(1)，我相信这是关于时间复杂性的，如何反转一个数组需要O(1)时间？
-
考虑一个已经按降序排序的数组A[n]。堆已经生成。现在考虑一下我们将[1]（数组索引从1开始）与[heap.size]交换的循环。以下是伪代码： 我们在元素1上调用Max-Heapify以通过允许它向下浮动到适当的位置来恢复堆属性。我们知道Max-Heapify将花费clg（n）时间。那么，循环不是应该花费c（lg（n）lg（n-1）... lg（1））=Theta（log（n））时间而不是jut
-
问题： 我必须分析时间复杂度来对几乎已排序的整数值列表进行排序（使用快速排序）。 我做了什么？ 我读过SO Q1、SO Q2、SO Q3和这一本。 但是，我没有发现任何明确提到使用快速排序对k排序数组进行排序的时间复杂度的内容。 由于快速排序算法的时间复杂度取决于选择数据透视的策略，并且由于几乎排序了数据，因此有可能面临最坏情况，为了避免最坏情况，我使用了三个值（第一、中间、最后）的中位数作为这里
-
问题内容： 给定两个排序数组，如下所示： 我希望输出为： 要么： 我知道我可以执行以下操作： 我只是想知道是否有一种更快的方法，因为我要处理的数组具有数百万个元素。 任何想法都欢迎。谢谢 问题答案： 由于您使用numpy，因此我怀疑bisec根本不会对您有所帮助。因此，我建议您做两件事： 千万 不能 使用，使用方法，而不是这种种取代阵列，避免了复制。 必须使用没有到位的。因此，不要手动使用逻辑。I