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)<
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
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(...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...}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); show(arr,n); return 0; } 尝试测试一个这样的排序算法性能 1.待排序元素值不能出现重复...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)。
自己简单实现后，再次跟常见的归并排序比较，发现空间复杂度更低。所以记录本文用于比较两种算法的实现方式。...经典实现方式：空间复杂度O(n)这里不再赘述，贴一篇牛客网写的比较详细的帖子：https://www.nowcoder.com/discuss/968849?...-1660059896728复杂度分析：时间复杂度 NlogN空间复杂度 O(N)我的实现思路 重点是merge函数。...merge函数的作用是合并两个已经排序的数组。我这里的大致思路是，将其中一个数组作为基，把另外一个数组的每一个元素都插入到这个基里面去。...，所以空间复杂度为O(1)
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。
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！
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
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
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。
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！
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！
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。...//测试样例： //1->2->2->1 //返回：true public boolean chkPalindrome() { // write code here ListNode
原数(10进制) 原数(2进制) 原数-1(2进制) 1 1 0 2 10 01 4 100 011 8 1000 0111 16 10000 01111 观察上面的表格，如果1个数是2的幂次方，转换成...2进制，必然最高位是1，其它位都是0，同时这个数减1后，所有有效位全是0，利用这个特点，做1次&位运算即可 boolean isPowerOf2(int a) { return (a & (a...- 1)) == 0; }
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。
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。
** 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
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
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)。
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
算法知识点 算法的特征 （1）有穷性：算法是由若干条指令组成的有穷序列，总是在执行若干次后结束，不可能永不停止。 （2）确定性：每条语句都有确定的含义，无歧义。...可以看出，使用for循环的话，需要循环n次，每次循环内还要pow运算，然后再相加运算。如果n = 10000,那么就算运算 10000次这样的过程。...常数变量复杂度 请分析如下的算法空间复杂度 void swap(int x,int y){ //交换x与y int temp; temp=x; /...辅助变量，空间复杂度为O（1） 递归空间复杂度 在递归算法中，每次递归都需要一个栈来保存调用记录，因此在计算递归的空间复杂度的时候，需要计算递归栈的深度。...在运算过程中，因为使用了n个栈作为辅助空间，因此阶乘的递归算法的空间复杂度为O(n)。时间复杂度也为O(n)，因为n的阶乘仅比n-1的阶乘多了一次乘法运算，fac(n) = n * fac(n-1)。
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