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将判断 NSArray 数组是否包含指定元素的时间复杂度从 O(n) 降为 O(1)

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))。...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。...php 中的数组 首先,我们先对 php 的数组进行一些了解 在 php 中,数组提供了一种特殊的用法:关联键的数组。...: 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

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算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义

相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)这些复杂度,看到这里就会有个疑惑,这个O(N)到底代表什么呢?带着好奇开始今天文章。...首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度。...//循环遍历N次即可得到结果 count = 0; for(int i = 0;i < 10 ; i ++){ count ++; } 时间复杂度O(n^2)—平方阶, 就代表数据量增大n倍时,耗时增大...哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找到目标。...index = a; a = b; b = index; //运行一次就可以得到结果 时间复杂度的优劣对比常见的数量级大小:越小表示算法的执行时间频度越短,则越优; O(1)O(logn)O(n)<

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    用O(1)的时间复杂度删除链表节点

    前言 有一个单向链表,给定了头指针和一个节点指针,如何在O(1)的时间内删除该节点?本文将分享一种实现思路来解决这个问题,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...思路分析 在单向链表中,要想删除一个节点,首先想到的做法就是:从链表的头节点开始,按照顺序遍历查找要删除的节点,找到后改变指针指向即可完成节点删除。...如果其下一个节点之后还有节点,那我们只需要获取那个节点,将其指针指向获取到的节点即可,如下图所示: image-20220210213628642 通过上述思路我们在O(1)的时间内删除了给定节点,...时间复杂度分析:对于n-1个非尾节点而言,我们可以在O(1)的时间内利用节点覆盖法实现删除,但是对于尾节点而言,我们仍然需要按序遍历来删除节点,时间复杂度是O(n)。...那么,总的时间复杂度就为:[(n-1) * O(1) + O(n)] / n,最终结果还是 O(1),符合题目要求。

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    Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射

    译文出自:登链翻译计划[1] 译者:Tiny 熊[2] 本系列文章有: Solidity 优化 - 控制 gas 成本[3] Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射[4] Solidity...读者应该对 Solidity 中的编码以及 EVM 的总体工作方式有所了解。 译者注:O(1) 复杂度: 表示即便数量增加,gas 成本也会保持一样。...简单-性能分析 请注意,通过将溢出的元素与最后一个元素交换,然后从数组中弹出最后一个元素,可以更有效地从数组中删除元素。也就是说,这样做仍然需要**O(n)**的复杂度来循环查找要删除的元素的位置。...更好的是,我们也可以使用此解决方案遍历整个集合。 ? 链表方案性能分析 最终性能分析。如你所见,无论学生人数多少,都需要增加和减少成本 O(1) 复杂度 gas !...结论 在本文中,我们探索了可迭代映射的实现,该数据结构不仅支持**O(1)**复杂度的添加,删除和查找,类似于传统的映射,而且还支持集合迭代。我们进行了性能分析以确认假设,并得出了可行的最终实现!

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    用O(1)的时间复杂度删除单链表中的某个节点

    给定链表的头指针和一个结点指针,在O(1)时间删除该结点。...在仔细看题目,换一种思路,既然不能在O(1)得到删除节点的前一个元素,但我们可以轻松得到后一个元素,这样,我们何不把后一个元素赋值给待删除节点,这样也就相当于是删除了当前元素。...可能很多人在这就会怀疑自己的思考,从而放弃这种思路,最后可能放弃这道题,这就是这道面试题有意思的地方,虽看简单,但是考察了大家的分析判断能力,是否拥有强大的心理,充分自信。...其实我们分析一下,仍然是满足题目要求的,如果删除节点为前面的n-1个节点,则时间复杂度为O(1),只有删除节点为最后一个时,时间复杂度才为O(n),所以平均的时间复杂度为:(O(1) * (n-1) +...O(n))/n = O(1);仍然为O(1).下面见代码: 1 /* Delete a node in a list with O(1) 2 * input: pListHead - the

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    (面试)场景方案:如何设计O(1)时间复杂度的抽奖算法?

    对于不同概率的抽奖配置,我们也有为它设计出不同的抽奖算法策略。让万分位以下的这类频繁配置的,走O(1)时间复杂度。...而对于超过万分位的,可以考虑循环对比,但在循环对比的中,还要根据奖品的数量设定出不同的计算模型。...如;O(n)、O(logn) 如图; 算法1;是O(1) 时间复杂度算法,在抽奖活动开启时,将奖品概率预热到本地(Guava)/Redis。如,10%的概率,可以是占了1~10的数字区间,对应奖品A。...O(1)、O(logn) 时间复杂度的算法,装配和抽奖的实现都是不同的。...2.2.1 O(1) 时间复杂度 @Slf4j @Component("o1Algorithm") public class O1Algorithm extends AbstractAlgorithm

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    我是如何将递归算法的复杂度优化到O(1)的

    笔者在不断地学习和思考过程中,发现了这类经典模型竟然有如此多的有意思的求解算法,能让这个经典问题的时间复杂度降低到 \(O(1)\) ,下面我想对这个经典问题的求解做一个较为深入的剖析,请听我娓娓道来。...简单来说,递归就是有去有回,循环就是有去无回。 我们可以用如下图来表示程序中循环调用的过程: ? 于是我们可以用递归查找的方式去实现上述这一过程。...时间复杂度:\(O(n)\) 空间复杂度:\(O(1)\) /** 非递归实现(减而治之1) */ int Fibonacci_No_Re(int num){ if(num == 0){...我们使用矩阵快速幂的方法来达到 \(O(log(n))\) 的复杂度。...利用这个新的递归公式,我们计算斐波那契数列的复杂度也为 \(O(log(n))\),并且实现起来比矩阵的方法简单一些: 时间复杂度:\(O(log(n))\) 空间复杂度:\(O(1)\) int

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    o(1)复杂度之双边滤波算法的原理、流程、实现及效果。

    直接的编码实现上述过程是相当耗时的,其时间复杂度为O(σs2) ,因此严重的限制住了该算法的推广和实际使用。...β)所对应的图像数据(浮点类型);      (4):利用O(1)高斯模糊算法对上述四个图像数据进行标准差为σs的高斯模糊并累计。      ...在第三步和第四步的处理,N+1次循环之间时没有任何关系的,因此,只要内存许可,各循环之间可以并行的执行,这对于现在的2核和4核的CPU的有一定的意义,不过相比GPU来说,可能意义更大吧。     ...四、效率分析及进一步优化 很明显,上述算法的执行时间直接依赖于N的大小,而从相关推导公式中看,N的值直接取决于T和σr的大小,T越大,N越大,σr越大,N越小。...幸好,在很久以前,关于指定半径内的最大值算法就已经有了O(1)的快速算法, 其执行时间一般要小于进行一次本例中这种循环的时间。所以这个改进是值得的。

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    数据结构原理:Hash表的时间复杂度为什么是O(1)?

    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。...比如要查询下标为 2的元素,可以计算出这个数据在内存中的位置是 1008,从而对这个位置的数据 241 进行快速读写访问,时间复杂度为 O(1)。...但在数组中插入、删除一个数据,就会改变数组连续内存空间的大小,需要重新分配内存空间,要复杂得多。Hash 表 前面提过,对数组中的数据进行快速访问必须要通过数组的下标,时间复杂度为 O(1)。...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)?”...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!

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    在O(1)时间复杂度删除链表节点复制节点的值

    给定一个单链表中的一个等待被删除的节点(非表头或表尾)。请在在O(1)时间复杂度删除该链表节点。...Linked list is 1->2->3->4, and given node 3, delete the node in place 1->2->4 复制节点的值 删除节点一般的做法是找到要删除节点的前一个节点...,然后把这个节点的next指针指向要删除的节点的下一个节点,一般都是这样做的,这个题要求O(1)的时间复杂度,显然是不允许遍历搜索的,而且给定的是节点的指针。...我们要删除这个节点,但是我们通过操作只能删除它的下一个节点,那我们能不能把下一个节点的数据拷贝过来到这个节点,然后把下个节点删除,这样就相当于把这个节点删除了 我怎么会想到这个方法呢?...写起来就不是一般的简单了,题目中默认此节点不是表头或表尾,所以这种方法是完全可以的,如果是表尾的话就不好玩了!

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    如何使用散列表实现一个O(1)时间复杂度的LRU缓存算法

    2.散列冲突 首先散列表是作用于数组上的,因为数组支持随机访问,所以能够达到O(1)的时间复杂度,而散列表本身就是要达到O(1)的时间复杂度,可是如果散列冲突了怎么办呢?...从上面可以明显的看出来开发寻址法并不是一种好的方案,当最好的情况时查询数据时间复杂度为O(1),而最坏的情况时就需要遍历整个数组从而退化为O(n),平均时间复杂度为O(1)。...看到这儿你或许应该明白了为什么Java中的HashMap无论是负载因子还是2的n次方扩容,都是因为减少Hash冲突,而减少Hash冲突的原因就是让时间复杂度降低到O(1),因为一旦Hash冲突时间复杂度可能就不在是...O(1)。...,这样在淘汰时我们只需要删除链表的首地址就行了,而链表的删除操作时间复杂度也是O(1)的,所以采用散列表加链表就可以实现。

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    一种可实时处理 O(1)复杂度图像去雾算法的实现。

    这个和我在何凯明的文章的分析也有相似的地方。 第七步用了标准的去雾模型来求结果值。     ...在来看看算法的效率问题, 从算法的初步分析来看,算法的效率取决于第3步和第7步,第三步中,使用了均值模糊,目前已经存在大量的O(1)均值模糊算法,可是O(1)只能表示算法的执行速度和参数的大小无关系,并不表示算法就很快...比如基于积分图的模糊算法是广为认知的O(1)算法,但是他也存在很多问题,最严重的就是数据的溢出,当图像较大和偏白时,对图像积分图的累加和存在超出int.Maxvalue所能表达的范围的问题,解决办法就是积分图内的数据全部使用...第七步存在两个需要优化的地方,第一,存在除法;第二,有浮点运算。...语句必须放在Y循环中,如果放在X循环中,虽然提前退出循环的可能性会增加,但是判断的工作量带来的损失更多。

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    LintCode 数字三角形题目分析1 (常规的动态规划解法)分析2 (如果你只用额外空间复杂度O(n)的条件)

    ** 注意事项 如果你只用额外空间复杂度O(n)的条件下完成可以获得加分,其中n是数字三角形的总行数。** 样例 比如,给出下列数字三角形: ?...数字三角形.PNG 从顶到底部的最小路径和为11 ( 2 + 3 + 5 + 1 = 11)。...分析1 (常规的动态规划解法) 类似于前篇最小路径和的分析,我们假设到i,j的代价路径和为dp[i][j] 那么走到i,j就只有两种情况,一种是从i-1,j-1过来,一种是从i-1,j过来。...找到状态转移方程: dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]) + triangle[i][j]; 然后我们初始化i=0的dp和i=j的dp,最后就可以利用状态转移方程算出结果...min = dp[row-1][i]; } return min; } 分析2 (如果你只用额外空间复杂度O(n)的条件) 从顶部到底部的最小路径和等于从底部到顶部的最小路径和

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    任务的插入时间复杂度优化到 O(1),Timing Wheel时间轮是怎么做到的?

    这些延迟队列其实就是一个用最小堆实现的优先级队列,因此,插入一个任务的时间复杂度是O(logN),取出一个任务执行后调整堆的时间也是O(logN)。...如果要执行的延迟任务不多,O(logN)的速度已经够快了。...但是对于kafka这样一个高吞吐量的系统来说,O(logN)的速度还不够,为了追求更快的速度,kafka的设计者使用了Timing Wheel的数据结构,让任务的插入时间复杂度达到了O(1)。...= null) overflowWheel.advanceClock(currentTime) } } 总结 相比于常用的DelayQueue的时间复杂度O(logN),TimingWheel...的数据结构在插入任务时只要O(1),获取到达任务的时间复杂度也远低于O(logN)。

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    额外空间复杂度O(1) 的二叉树遍历 → Morris Traversal,你造吗?

    前情回顾 二叉树的遍历 → 不用递归,还能遍历吗中讲到了二叉树的深度遍历的实现方式:递归、栈+迭代   不管采用何种方式,额外空间复杂度都是 O(N)   那有没有额外空间复杂度 O(1) 的遍历方式了...如何逆序打印右边界,并且额外空间复杂度  O(1) ;其实就是单向链表的逆序输出,不知道的可以查看:单向链表的花式玩法 → 还在玩反转?   ...我们来看代码 总结   额外空间复杂度   只用到了有限几个变量, Morris Traversal 额外空间复杂度 O(1)   时间复杂度 Morris Traversal 时间复杂度是不是 ...我们先看个极端的案例   它的时间复杂度是 2 * O(N),这个没什么问题吧?   ...常数项可以拿掉,所以时间复杂度是 O(N)   注意点 Morris Traversal 遍历过程中会改变二叉树的结构,在一些并发的场景需要慎重使用

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    【计算理论】计算复杂性 ( 小 O 记号 | 严格渐进上界 | 分析算法的时间复杂度 )

    文章目录 一、小 O 记号 ( 严格渐进上界 ) 二、分析算法的时间复杂度 一、小 O 记号 ( 严格渐进上界 ) ---- 如果 \rm g(n) 是 \rm f(n) 渐进上界 , 符号化表示为...n\ log \ n = o(n ^2) ⑤ \rm n ^2 = o(n ^3) 二、分析算法的时间复杂度 ---- 构造图灵机认识如下语言 : \rm A = \{ 0^k1^k : k \geq...0 或只剩下 1 , 说明 两个数字的个数不等 , 进入拒绝状态 ; 如果最后带子上只剩下空白字符 , 说明两个数字个数相等 , 进入接受状态 ; " 分析上述算法的时间复杂度 : 字符串..., 读取到一个 0 , 划掉一个 1 ; 这是一个循环 , 计算循环复杂度 , 只需要考虑 每次循环花费的时间 , 和 循环次数 ; 循环的次数最坏情况是 \rm \cfrac{n}{2}..., 还是 \rm n 的数量级 , 标记为 \rm O(n) ; 每次循环的花费时间步数 : 向右走 \rm \cfrac{n}{2} 步 , 找到 1 字符 , 删除 1 字符后

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