k在bst中连续调用树继任者
证明对树后继者的K次连续调用需要O（kh）时间。由于每个节点的访问量是atmost的两倍，因此访问的节点数的最大界限必须为2k。时间复杂度必须为O（k）。我不明白O（h）的因素在哪里。是因为访问了节点，但不是后续节点。我不能确切地解释自己，因子O（h）是如何参与整个过程的
PS：我知道这个问题已经存在，但我无法理解解决方案。
共有1个答案
此外，在O（k h）符号中，还有一种书写O（MAX（k，h））的替代形式。
找到一次继任者可能需要O（h）时间。要了解为什么这是正确的，请考虑在您寻找根的左侧子树最右边节点的继任者时的情况：它的继任者位于右侧子树的底部，因此您必须遍历树的高度两次。这就是为什么您需要在计算中包含h：如果k与h相比很小，那么h将主导算法的时间。
练习的重点是证明连续调用继任者k次的时间不是O（k*h），正如人们在观察到单个调用最多可能需要O（h）后可以想象的那样。您通过显示遍历树高度的成本分布在k调用中来证明这一点，就像您注意到每个节点最多被访问两次一样。
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给定一个高度为h的二叉查找树（BST），它需要O（k h）时间来连续应用BST Inorder后续算法k次，从任何节点开始，在先前调用返回的节点上应用每个下一个调用。 伪代码： 我如何证明这种时间复杂性？ 特别是，我试图建立k和访问的节点数之间的关系，但在这里找不到任何模式。
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我正在从一个Spring Boot应用程序（在Java11中）同步调用一个REST API来下载一个文件。 这就是REST API的样子： 首先调用“/download”->API返回“文件生成正在进行”状态 所以，5秒后再调用它->API再次返回“文件生成正在进行”状态 因此，在5秒后再次调用它->API再次返回“文件生成正在进行”状态（但此时假定文件已生成） 因此，5秒后再调用一次->API返
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