如何在O(1)时间复杂度下删除堆栈的中间元素？
我用数组在GeeksforGeeks上试过这个问题。但是GeeksforGeeks中的解决方案说，我们必须使用链表来删除堆栈的中间元素，时间复杂度为O(1)。但我也有一个使用数组的解决方案，我想确认它是否正确。删除中间元素的解决方案是：-
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null
如果堆栈元素的no小于3，只需从堆栈中删除最上面的元素即可。我认为这个解决方案的时间复杂度也为O(1)，因为这里没有循环运行。那么有人能说出这是不是这个问题的正确解决方案吗？
共有1个答案
我想你指的是这个谜题。您的方法改变了元素的顺序。例如，如果堆栈是
1 2 3 4 5 6 7
（1在底部，7在顶部），然后在步骤2之后，我们有
这不是我们想要的（我们想要1 2 3 5 6 7)。
此外，您的方法打破了难题提出的抽象，即只使用堆栈操作push()、pop()和empty()。您不应该直接访问基础数组。话说回来，当它使用递归时，这个谜题打破了它自己的抽象。递归有它自己的堆栈，它实际上是一种附加的数据结构。
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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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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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这个问题的正确答案是O(N)。但根据我的说法，答案应该是O（NlogN）。因为第一个“for循环”的复杂度应该是O(logN)，因为在每次迭代中变量i被2除，而且我已经研究过，每当循环变量被2乘或除，那么时间复杂度就是O(logN)。现在，对于第二个“for循环”，复杂度应该是O(N)，因此，最后一个复杂度应该是O(N*logn)。 谁能解释一下我错在哪里吗？
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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
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我在Java中使用2个堆栈实现了一个队列，我遵循以下算法： 排队（x） 将x推到堆栈1 deQueue（） 1）如果两个堆栈都为空，则返回错误 2）如果stack2为空，而stack1不为空，则将所有内容从stack1推到stack2 3）从stack2弹出元素并返回它。 现在，这里的问题是第一个操作非常慢（因为它将所有内容传输到）。我们可以修改算法，使总是O（1）吗？还有其他选择吗？
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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