时间复杂度-在动态数组中间插入项
我偶然看到了这篇关于动态数组时间复杂性的文章，它澄清了很多。然而，我有一个基于案例的问题。假设我有一个总共有6个元素的动态数组，假设删除了第4个元素。在这种情况下，删除复杂度将是O(n-index)，这将是O(6-4)=2，因为最后两个元素只需要向上移动。这是正确的吗？我有一些文章给出了最坏情况下的复杂度，说如果删除最顶部的元素，那么时间复杂度将是O(n)。我找不到任何关于从中心移除/插入项目的内容。
共有1个答案
您对需要移动的项目数量的分析是正确的。然而，在大O表示法中，那仍然是O(n)。如果列表中有n个项，并且从中间移除一些项，则必须移动*0.5*n*项。但是当处理big-O时，我们去掉了任何常数乘数，所以只有O(n)。
-
下面给出了问题陈述和解决方案。我无法理解解决方案背后的逻辑。 问题陈述: 给定一个数组包含n+1个整数，其中每个整数介于1和n之间，证明至少存在一个重复的数字。假设只有一个重复的数字，找到重复的一个。 首先，搜索空间是1到n之间的数字。每次我选择一个数字mid（它是中间的那个），并计算所有等于或小于mid的数字。如果计数大于mid，则搜索空间为[1 mid]，否则为[mid+1n]。我这样做，直到
-
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
-
我写了一个函数来寻找目标值在给定数组中应该插入的位置。我们假设数组有不同的值，并按升序排序。我的解必须是O(log N)时间复杂度 此代码的复杂性是否为O（log N）？
-
我对在LinkedList开头插入元素的时间复杂性感到好奇。我知道LinkedList本身会将现有元素向右移动一个索引，但要做到这一点，它会进行与列表中现有元素一样多的迭代吗？ 另外，最好的方式是在开头插入offerFirst吗？
-
在Google上的几个帖子(例如，https://cs . stack exchange . com/questions/125995/median-of-medians-proof-for-time-complexity)和文章中，我看到了为中位数写的以下时间复杂度递归: <代码> T(n) 但是我很困惑，因为这种递归似乎认为MoM嵌入到快速选择中，因此是快速选择的递归公式，用于在使用MoM查找
-
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