堆：有个步骤，建堆 和调整 建堆：Heap Building 建堆的时间复杂度就是O(n)。 up_heapify() ?...插入删除元素的时间复杂度也为O(log n)。 后记：链表基本操作 删除和删除，但是堆不一样，你遗忘记地方 建堆，然后基本操作删除和删除，这个之前根本没想道过建堆这个步骤。...时间复杂度： （3）堆的插入、删除元素的时间复杂度都是O(log n)；https://stackoverflow.com/questions/9755721/how-can-building-a-heap-be-on-time-complexity...（4）建堆的时间复杂度是O(n)； （5）堆排序的时间复杂度是O(nlog n)； T(Heap Sort) = T(build Heap) + (N-1)*T(down_heapify)...= O(N) + (N-1)*O(logN) = O(N) + O(NlogN) = O(NlogN)
最烦面试官问，“为什么XX算法的时间复杂度是OO”，今后，不再惧怕这类问题。...，swap的时间复杂度是O(1)。...画外音：这里的有限次操作，是指不随数据量的增加，操作次数增加。 规则二：“for循环”的时间复杂度往往是O(n)。 例子：n个数中找到最大值。...规则三：“树的高度”的时间复杂度往往是O(lg(n))。 分析：树的总节点个数是n，则树的高度是lg(n)。 在一棵包含n个元素二分查找树上进行二分查找，其时间复杂度是O(lg(n))。...总结 for循环的时间复杂度往往是O(n) 树的高度的时间复杂度往往是O(lg(n)) 二分查找的时间复杂度是O(lg(n))，快速排序的时间复杂度n*(lg(n)) 递归求解，未来再问时间复杂度，通杀
由于固定长度的hash数组，所以空间复杂度与待排序数组数据规模n没有关系，也就是说空间复杂度为O(1)。...hash[MAXN]; template void Sort(T arr[],int n){ fill(hash,hash+MAXN,false); //时间复杂度为O(...n) for(int i=0;i<n;++i){ hash[arr[i]] = true;//标记arr[i]出现过 } //时间复杂度为O(MAXN) int k=0; for(int...i=0;i<MAXN;++i){ if(hash[i] == true){ arr[k++] = i; } } 总的时间复杂度为O(n+MAXN),即O(n) } void show...2.对于一个几乎有序的待排序数组数组，其时间复杂任然为O(n)。
桶排序(Bucket Sort)，是一种时间复杂度为O(n)的排序。 画外音：百度“桶排序”，很多文章是错误的，本文内容与《算法导论》中的桶排序保持一致。...桶排序需要两个辅助空间： （1）第一个辅助空间，是桶空间B； （2）第二个辅助空间，是桶内的元素链表空间； 总的来说，空间复杂度是O(n)。...1）桶X内的所有元素，是一直有序的； （2）插入排序是稳定的，因此桶内元素顺序也是稳定的； 当arr[N]中的所有元素，都按照上述步骤放入对应的桶后，就完成了全量的排序。...桶排序的伪代码是： bucket_sort(A[N]){ for i =1 to n{ 将A[i]放入对应的桶B[X]; 使用插入排序，将A[i]插入到...桶排序(Bucket Sort)，总结： （1）桶排序，是一种复杂度为O(n)的排序； （2）桶排序，是一种稳定的排序； （3）桶排序，适用于数据均匀分布在一个区间内的场景； 希望这一分钟，大家有收获。
烧脑题目：如何在 O(n) 的时间复杂度内按年龄给 100 万用户信息排序？ 带着这个问题来学习下三个线性排序算法。...你可能会问为什么这些时间复杂度低至 O(n) 的排序算法会很少使用呢？ 那就是因为这些排序算法对待排序的数据要求比较苛刻，这些算法理解其来比较简单，学习这类算法重要的是掌握它们的适用场景。...你可能会问了，假如桶的个数是 m，每个桶中的数据量平均 n/m, 这个时间复杂度明明是 m*(n/m)*(log(n/m)) = n log(n/m)，怎么可能是 O(n) 呢 ？...比如极端情况下桶的个数和元素个数相等，即 n = m， 此时时间复杂度就可以认为是 O(n)。...根据每一位来排序，我们利用上述桶排序或者计数排序，它们的时间复杂度可以做到 O(n)。如果要排序的数据有 k 位，那我们就需要 k 次桶排序或者计数排序，总的时间复杂度是 O(k*n)。
前言 NSArray 获取指定 元素 的位置 或者 判断是否存在指定的 元素 的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。...当我们需要频繁进行该操作时，可能会存在较大的性能问题。 该问题背后的原因很简单。官方文档明确指出 NSArray 从第 0 位开始依次判断是否相等，所以判断次数是 n （n 等于数组长度） ?...image 本文会介绍一个特别的方案，通过将数组转为字典，我们可以将时间复杂度降低到 O(1) 级别。...： 字典的 键 是数组存储的 元素 该设计方式可以保证后续通过 objectForKey: 判断是否存在指定的 元素 字典的 值 是 数组的 索引值 该规则保证字典可以恢复为数组 // 将数组转为字典...image 通过测试日志，我们可以发现该方案可以成功将时间复杂度降低到 O(1) 级别
老大：我简单给你讲下吧，你学过那么多排序，估计一看就懂了。...1、基数排序是一种用空间换时间的排序算法，数据量越大，额外的空间就越大? 我的想法：我觉得基数排序并非是一种时间换空间的排序，也就是说，数据量越大，额外的空间并非就越大。...基数的时间复杂度为O(n)，不过他是忽略了常数项，即实际排序时间为kn(其中k是常数项)，然而在实际排序的过程中，这个常数项k其实是很大的，这会很大程度影响实际的排序时间，而像快速排序虽然是nlogn，...但它前面的常数项是相对比较小的，影响也相对比较小。...对于这样的问题，我只能建议你，自己根据不同的场景，撸几行代码，自己测试一下。 如果你问我，哪个排序在实际中用的更多，那么，我选快速排序。 文章讲这里，也结束了，如果你有什么其它想法，欢迎后台来骚扰。
对要排序的数据要求很苛刻 重点的是掌握这些排序算法的适用场景 【算法复习3】时间复杂度 O[n] 的排序 桶排序 计数排序基数排序 桶排序（Bucket sort） 时间复杂度O(n) 苛刻的数据...桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出， 组成的序列就是有序的了。 时间复杂度O(n) n个数据分到 m 个桶内，每个桶里就有 k=n/m 个元素。...每个桶内部使用快速排序，时间复杂度为 O(k * logk) m 个桶排序的时间复杂度就是 O(m * k * logk) 当桶的个数 m 接近数据个数 n 时，log(n/m) 就是一个非常小的常量，...按照每位来排序的排序算法要是稳定的 如果 不稳定会打乱顺序 之前的工作就无效了 时间复杂度是 O(k*n) K为数据位数 我们可以把所有的单词补齐到相同长度，位数不够的可以在后面补“0”，因为根据ASCII...除此之外，每一位的数据范围不能太大，要可以用线性排序算法来排序，否则，基数排序的时间复杂度就无法做到 O(n) 了。
Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)？ 想要回答这个问题，就必须要了解 Hash 表的数据结构原理，以及先从数组说起。...如果只知道数据或者数据中的部分内容，想在数组中找到这个数据，还是需要遍历数组，时间复杂度为 O(N)。...如图所示： 因为有 Hash 冲突的存在，所以“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)？”...这句话并不严谨，极端情况下，如果所有 Key 的数组下标都冲突，那么 Hash 表就退化为一条链表，查询的时间复杂度是 O(N)。...但是作为一个面试题，“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)”是没有问题的。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
对于一个链表，请设计一个时间复杂度为O(n),额外空间复杂度为O(1)的算法，判断其是否为回文结构。给定一个链表的头指针A，请返回一个bool值，代表其是否为回文结构。保证链表长度小于等于900。...){ return false; } if (this.head.next == null){ //只有头节点自己，必然是回文...cur.next = slow; slow = cur; cur = curNext.next; } //此时slow是最后一个了
已知两个长度分别为m和n的升序链表，若将它们合并为长度为m+n的一个降序链表，则最坏情况下的时间复杂度是（）。...首先明确，题目让我们求复杂度，这里显然不是讨论移动次数，因为不论什么情况，移动次数都是(M+N)，不需要讨论 所以这里求的是合并过程中的比较次数 最好的情况，很容易想，就是长度较短的数列中最小的数还比另一个数列最大的数字大...，如(7 8 9和 1 2 3 4 )，这种情况需要比较min(m,n)次就好了，复杂度为O(min(m,n))。...故最坏情况比较次数为(m+n-1) 次 给几个例子试试：1 3 5 7 9 和 2 4 6 8 10 / 1 3 5 和 2 4 那么，题目要求最坏情况复杂度，就是O(m+n-1...)咯 可是选项没有，哈哈，别急，比较次数是 (m+n-1) 次，m和n的次幂都是1，所以复杂度也是一次就行了，那么到底是O(n)还是O(m)呢，肯定选最大的那个啊，因为是最坏情况，故复杂度为O(Max(
2021-05-20：给定一个数组arr， 返回如果排序之后，相邻两数的最大差值。要求：时间复杂度O(N) 。 福大大 答案2021-05-20： 假设答案法。...N个数，根据最大值和最小值的范围等分成N+1个桶。每个桶只需要存当前桶的最大值和最小值。根据鸽笼原理，必然存在空桶。最后只需要遍历求【右桶min-左桶max】，返回最大值。...最终答案可能来自相邻桶（这个很难想到），也可能来自跨桶（空桶的左侧和右侧就是跨桶），但是一定不会来自同一个桶内部的情况。另外，这道题是以空间复杂度换取时间复杂度 代码用golang编写。...]int, N+1) // mins[i] i号桶收集的所有数字的最小值 bid := 0 // 桶号 for i := 0; i < N; i++ {...) lastMax = maxs[i] } } return res } // 如果当前的数是num，整个范围是min~max，分成了len +
那么上面求得的算法时间复杂度是归于哪个级别。很明显是 O(2^n) 。也就是说斐波那契数列递归求解的算法时间复杂度是 O(2^n ) 。...关于斐波那契数列递归求解的期间复杂度我们简化其求解过程，按照如下方式求解。 递归的时间复杂度是：递归次数*每次递归中执行基本操作的次数。所以时间复杂度是： O(2^n) 。...因为上面的递归实现，虽然每次递归都会有开辟两个分支，按理说递归调用了 多少次，就开辟了多大的栈空间，按照这个逻辑，那么空间复杂度与时间复杂应该是一样的， 都是 O(2^n) 。...6.迭代法 递归实现虽然简单易于理解，但是 O(2^n) 的时间复杂度和 O(n) 的空间却让人无法接受，下面采用迭代的方式来实现，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。...8.2.1 C++ // 递归法 // 时间复杂度O(n),空间复杂度O(n) int fib(int n) { if (1 == n) return 1; return 2*fib(
Vector的resize说一下，vector与普通数组的区别？ 8. map的底层实现是啥？ 9. 红黑树的插入删除说一下，红黑树里面插入n个节点的时间复杂度？...代码题：有效的括号（时间复杂度O(1)）； 2. OSI模型说一下，TCP三次握手、四次挥手、拥塞控制的情景，快重传和快恢复的区别？ 3. 进程调度的方法？进程与线程？ 4. IPC的方式？...代码题一：链表相加，空间复杂度O（n），时间复杂度O（n）；优化，链表逆置可以进行原地操作吗？（更改指针方向可以）； 2....代码题：在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。要求打印所有的重复数字且时间复杂度O（n），空间复杂度O（1） 结果： 通过 4. 蚂蚁风控 一面： 1....如何找到10亿个数据中第二大的数？时间复杂度？ 8. 操作系统中死锁是什么情况？ 9. C++中new一个对象底层是这么做的？ 10. 代码题：顺时针遍历数组的变种。 二面： 1.
By CaesarChang 合作: root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品知识 见注释 简单动态规划问题 将前面的数之和做一个更新...Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int Max=nums[0]; int pre=0; //记录前面的和...int cur=0; //记录当前数 for(int num:nums){ cur=num; if(pre>0){ //如果前面的和...>0,当前数字+前面的和 cur+=pre; } if(cur>Max){ Max=cur...; } pre=cur; //更新前面的和 } return Max; } } ?
以上我们用动规的方法分析完了，C++代码如下： class Solution { public: int fib(int N) { if (N <= 1) return N;...dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return dp[N]; } }; 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(n) 当然可以发现...：O(n) 空间复杂度：O(1) 递归解法 本题还可以使用递归解法来做 代码如下： class Solution { public: int fib(int N) { if (N...< 2) return N; return fib(N - 1) + fib(N - 2); } }; 时间复杂度：O(2^n) 空间复杂度：O(n) 算上了编程语言中实现递归的系统栈所占空间...这个递归的时间复杂度大家画一下树形图就知道了，如果不清晰的同学，可以看这篇：通过一道面试题目，讲一讲递归算法的时间复杂度！
而且大家如果使用C++的话，要注意vector 和 array的区别，vector的底层实现是array，严格来讲vector是容器，不是数组。 数组的元素是不能删的，只能覆盖。...那么二维数组在内存的空间地址是连续的么？ 不同编程语言的内存管理是不一样的，以C++为例，在C++中二维数组是连续分布的，如图： ? Java的二维数组可能是如下排列的方式： ?...暴力解法时间复杂度：O(n^2) 双指针时间复杂度：O(n) 这道题目迷惑了不少同学，纠结于数组中的元素为什么不能删除，主要是因为一下两点： 数组在内存中是连续的地址空间，不能释放单一元素，如果要释放，...暴力解法时间复杂度：O(n^2) 滑动窗口时间复杂度：O(n) 本题中，主要要理解滑动窗口如何移动 窗口起始位置，达到动态更新窗口大小的，从而得出长度最小的符合条件的长度。...滑动窗口的精妙之处在于根据当前子序列和大小的情况，不断调节子序列的起始位置。从而将O(n^2)的暴力解法降为O(n)。 如果没有接触过这一类的方法，很难想到类似的解题思路，滑动窗口方法还是很巧妙的。
如果发现 $i+numsi \ge n-1$ ，就说明当前位置直接就能跳到终点了，直接返回 true 。 时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n)$ 。...时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n)$ 。 贪心+正推 在上面的动态规划方法中，对于位置 $i$ ，我们需要把他能到达的位置全部做上标记。...否则的话，比较一下当前能到达的最远位置，更新一下 $maxx$ 的值。 时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$ 。...时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$ 。...代码 动态规划+正推（c++） class Solution { public: bool canJump(vector& nums) { int n = nums.size
若n = 9 输出：34 下面是返回斐波那契数列第n项Fn的不同方法： 方法1 (使用递归) 一个简捷的方法是直接使用递归定义关系式写出递归实现的代码，C/C++代码如下： //Fibonacci Series...时间复杂度：T(n) = T(n-1) + T(n-2)，该时间复杂度是指数级别的 空间复杂度：如果考虑递归调用时栈的大小，则为O(n) ；如果不考虑调用栈的话，则为O(1)。...(1) 方法 5 (对方法4进行优化 ) 上面的方法4可以优化到)的时间复杂度。...，则为O(1) 方法 6 (O(Log n) 的时间复杂度) 下面是一个很有趣的计算斐波那契数列第n项的递归公式，该公式的时间复杂度为O(Log n)。...要证明上面的公式成立，只需做下面的工作即可： 如果n是偶数, 令 k = n/2 如果n是奇数, 令 k = (n+1)/2 下面是上述过程的C++ 实现： // C++ Program to find
空间和O(n)时间 2 题目分析 翻译一下就是： 描述：有一行N个数，这些数都比N小，而且有重复。...因此直接使用C++ STL中的hash_set（参见《STL系列之六 set与hash_set》）可以方便的在O(n)时间内完成对重复元素的查找。...但是:要求O(1)的空间空间复杂度，因此采用哈希表这种解法肯定在空间复杂度上是不符合要求的。 但可以沿着哈希法的思路继续思考，题目中数组中所以数字都在范围[0， n-1]，因此哈希表的大小为n即可。...——2 下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 数据 2 1 2 5 4 6 1 7 0 9 有了上面的分析，代码不难写出： 具体实现代码(C++) ?...这样通过判断元素是否大于等于n就能决定这个元素是未访问过的数据还是已访问过的数据。 完整代码如下： 具体实现代码(C++) ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
