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双嵌套循环函数的O(log )时间复杂度

双嵌套循环函数的时间复杂度为O(n^2),而不是O(log )。在计算机科学中,时间复杂度是用来衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的量度。O(n^2)表示算法的执行时间与输入规模的平方成正比。

双嵌套循环函数通常用于处理二维数据结构,比如矩阵或图像。它的工作原理是通过两个嵌套的循环来遍历数据结构中的每个元素。对于每个元素,都需要执行一定的操作,因此总的执行次数是n乘以n,即n^2。

虽然双嵌套循环函数的时间复杂度较高,但在某些情况下仍然是必要的。例如,当需要比较每对元素或者计算每对元素之间的距离时,双嵌套循环是常见的选择。然而,在处理大规模数据时,应尽量避免使用双嵌套循环,以提高算法的效率。

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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)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,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。...13 修改节点9指针指向,将其指向节点13,就完成了节点10删除 image-20220209222408426 通过这种方式,我们的确删除了给定节点,但是需要从头开始遍历链表寻找节点,时间复杂度是...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节点即可,如下图所示: image-20220210213628642 通过上述思路我们在O(1)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)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O(n)。...那么,总时间复杂度就为:[(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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又一个,时间复杂度O(n)排序!

桶排序(Bucket Sort),是一种时间复杂度O(n)排序。 画外音:百度“桶排序”,很多文章是错误,本文内容与《算法导论》中桶排序保持一致。...桶排序适用范围是,待排序元素能够均匀分布在某一个范围[MIN, MAX]之间。 画外音:很多业务场景是符合这一场景,待排序元素在某一范围内,且是均匀分布。...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,是桶内元素链表空间; 总的来说,空间复杂度O(n)。...1)桶X内所有元素,是一直有序; (2)插入排序是稳定,因此桶内元素顺序也是稳定; 当arr[N]中所有元素,都按照上述步骤放入对应桶后,就完成了全量排序。...桶排序(Bucket Sort),总结: (1)桶排序,是一种复杂度O(n)排序; (2)桶排序,是一种稳定排序; (3)桶排序,适用于数据均匀分布在一个区间内场景; 希望这一分钟,大家有收获。

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

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【论文阅读笔记】MyersO(ND)时间复杂度高效diff算法

这个开源库里面讲到了,用就是Myers论文,我就想,我能不能自己阅读论文,把它复现出来呢?但是由于时间缘故,就没去搞。毕竟当时是实训大作业要赶ddl嘛,先把软件做出来再说。...之前学基于DP算法时间复杂度O(MN),也就是我们所说N平方复杂度。对于大量数据而言,之前算法速度是很慢。 编辑图 因此,Myers在论文中引入了编辑图(Edit Graph)概念。...而且,狄克斯特拉算法哪怕经过了优先级队列优化,时间复杂度达到了O(ElogE),但是这个仍然比Myers算法时间复杂度高。...然后,这个算法我目前只是把它复现出了基础版本,后面的线性空间优化还有一些变种,我还没有时间去看,这个也会继续去看,继续更新下去。...我这算是打脸了,我承认我技术还不行,也没有这么多时间去钻研这个diff,把它做成difflib。这个我以后还要加油,说不定哪天真的能自己写一个了呢?

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时间复杂度log(n)底数到底是多少?

其实这里底数对于研究程序运行效率不重要,写代码时要考虑是数据规模n对程序运行效率影响,常数部分则忽略,同样,如果不同时间复杂度倍数关系为常数,那也可以近似认为两者为同一量级时间复杂度...假设有底数为2和3两个对数函数,如上图。当X取N(数据规模)时,求所对应时间复杂度得比值,即对数函数对应y值,用来衡量对数底数对时间复杂度影响。...用文字表述:算法时间复杂度log(n)时,不同底数对应时间复杂度倍数关系为常数,不会随着底数不同而不同,因此可以将不同底数对数函数所代表时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”算法,它用到就是分而治之思想,而它时间复杂度就是N*logN,此算法采用是二分法,所以可以认为对应对数函数底数为2,也有可能是三分法,底数为3...说明:为了便于说明,本文时间复杂度一概省略 O 符号。

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Python-排序-有哪些时间复杂度O(n)排序算法?

前几篇文章介绍了几个常用排序算法:冒泡、选择、插入、归并、快速,他们时间复杂度O(n^2) 到 O(nlogn),其实还有时间复杂度O(n) 排序算法,他们分别是桶排序,计数排序,基数排序...你可能会问了,假如桶个数是 m,每个桶中数据量平均 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 ?...这个问题非常好,原因是这样,当桶个数 m 接近与 n 时,log(n/m) 就是一个非常小常数,在时间复杂度时常数是可以忽略。...根据每一位来排序,我们利用上述桶排序或者计数排序,它们时间复杂度可以做到 O(n)。如果要排序数据有 k 位,那我们就需要 k 次桶排序或者计数排序,总时间复杂度O(k*n)。...O(n),因此使用基数排序对类似这样数据排序时间复杂度也为 O(n)。

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数据结构原理:Hash表时间复杂度为什么是O(1)?

Hash 表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 表数据结构原理,以及先从数组说起。...比如要查询下标为 2元素,可以计算出这个数据在内存中位置是 1008,从而对这个位置数据 241 进行快速读写访问,时间复杂度O(1)。...如果只知道数据或者数据中部分内容,想在数组中找到这个数据,还是需要遍历数组,时间复杂度O(N)。...如图所示: 因为有 Hash 冲突存在,所以“Hash 表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 数组下标都冲突,那么 Hash 表就退化为一条链表,查询时间复杂度O(N)。

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给定一个单链表中一个等待被删除节点(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 复制节点值 删除节点一般做法是找到要删除节点前一个节点...,然后把这个节点next指针指向要删除节点下一个节点,一般都是这样做,这个题要求O(1)时间复杂度,显然是不允许遍历搜索,而且给定是节点指针。...我们要删除这个节点,但是我们通过操作只能删除它下一个节点,那我们能不能把下一个节点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,如果是表尾的话就不好玩了!

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

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如何使用散列表实现一个O(1)时间复杂度LRU缓存算法

2.散列冲突 首先散列表是作用于数组上,因为数组支持随机访问,所以能够达到O(1)时间复杂度,而散列表本身就是要达到O(1)时间复杂度,可是如果散列冲突了怎么办呢?...从上面可以明显看出来开发寻址法并不是一种好方案,当最好情况时查询数据时间复杂度O(1),而最坏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O(1)。...看到这儿你或许应该明白了为什么Java中HashMap无论是负载因子还是2n次方扩容,都是因为减少Hash冲突,而减少Hash冲突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...实际上我们可以有很多种解法来实现LRU缓存,但是题目中要达到时间复杂度O(1),如果使用链表或者数组都是不能实现,这个时候就可以使用散列表了,每次get时候如果存在此数据,那么我们就将它移动到链表尾部...,这样在淘汰时我们只需要删除链表首地址就行了,而链表删除操作时间复杂度也是O(1),所以采用散列表加链表就可以实现。

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算法之路(二)呈现O(logN)型三个算法典型时间复杂度

典型时间复杂度 我们知道算法执行效率,可以从它时间复杂度来推算出一二。而典型时间复杂度有哪些类型呢? ?...典型时间复杂度.png 由上图,可以看出,除了常数时间复杂度外,logN型算法效率是最高。今天就介绍三种非常easylogN型算法。 对分查找 给定一个整数X和整数A0,A1,......,就是求出while循环次数。...假设2f次方等于N-1,最大时间即为log(N-1) + 2。因此对分查找时间复杂度为logN。...算法假设m>=n,但是如果m < n,则在第一次while循环后,m和n 会互相交换。 该算法整个运行时间依赖于确定余数序列长度,也就是while循环次数。

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【算法复习3】时间复杂度 O(n) 排序 桶排序 计数排序基数排序

对要排序数据要求很苛刻 重点是掌握这些排序算法适用场景 【算法复习3】时间复杂度 O[n] 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) 苛刻数据...桶内排完序之后,再把每个桶里数据按照顺序依次取出, 组成序列就是有序了。 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O(k * logk) m 个桶排序时间复杂度就是 O(m * k * logk) 当桶个数 m 接近数据个数 n 时,log(n/m) 就是一个非常小常量,...这个时候桶排序时间复杂度接近 O(n) 苛刻数据 排序数据需要很容易就能划分成 m 个桶 每个桶内数据都排序完之后,桶与桶之间数据不需要再进行排序。...除此之外,每一位数据范围不能太大,要可以用线性排序算法来排序,否则,基数排序时间复杂度就无法做到 O(n) 了。

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02 复杂度分析_pythoner学习数据结构与算法系列

: Factorial 阶乘复杂度 ---- 【1】映射 O 表示它复杂度是关于n什么一个函数,可以理解为映射, 类似于函数f(x),f表示是关于x一种映射关系 【2】时间复杂度不考虑系数...平方 #嵌套循环 #同理,假设 print执行次数为y #则执行次数y与输入n满足:y=n^2线性关系 #print(或循环体代码)时间复杂度O(n^2) #或称为N square Complexity...次".format(i,j)) 如果是i,j,k三层嵌套就是O(n^3) 立方时间复杂度 #拓展———两个并列循环——O(n)线性时间复杂度 #print执行次数为y与输入n满足是:y=2n线性关系...print(j) 四、O(log n):Logarithmic Complexity 对数复杂度 #O(log n)时间复杂度, #或者O(log2(n)+1)时间复杂度,不考虑常数项...theorem) 主定理主要是用来解决所有递归函数时间复杂度计算 任何分治或者递归函数都可以用主定理计算出时间复杂度 常见四种场景: ?

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求解逆序对个数(由归并排序衍生出O(nlogn)时间复杂度算法)

<n-1; ++i) { for (int j=1; j<n; ++j) { if (a[i] > a[j]) res ++; } } return res; } 可以看到,上边算法时间复杂度为...O(n^2),有没有效率更高算法呢,其实在归并排序中,当进行两个有序数组合并时就会两两元素比较。...此时会出现,当第一个数组某元素a[i]大于第二数组中某元素a[j]时,则一个数组处于[i, m]区间所有元素都会大于第二个数组的当前元素a[j]。...这样做好处是不需要将数组中元素依次进行两两比较,一次比较就能处理一个大区间,因此算法效率得到了提升。...第一个区间[l, m] //j为第二个区间起始下标 第二个区间[m+1, r] //k为临时数组起始下标 int i = l, r = m+1, k = 0; while (i <=

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JavaScript刷LeetCode拿offer-指针技巧(上)_2023-03-15

而对于以下情况,只采用单指针处理,则会徒增时间复杂度和空间复杂度: 例如:找到两个数使得它们相加之和等于目标数,采用单指针处理,则需要嵌套循环,使得时间复杂度增长为 O(n^2); 再例如:翻转数组,采用单指针处理...,则需要额外内存空间,使得空间复杂度增长为 O(n); 利用指针技巧则可以优化上述解决方案: 第一个例子:可以先对采用数组进行排序预处理,再创建前后指针向中间遍历,遍历时间复杂度O(n),整体时间复杂度主要取决于排序算法...,通常为 O(nlogn); 第二个列子:一个指针负责遍历,另外一个指针负责交换元素,从而使得空间复杂度O(1); 指针没有复杂定义,总结起来主要处理两类问题: 将嵌套循环转化为单循环问题; 通过指针记录状态...这道题目采用单指针做法只能通过嵌套循环枚举所有两数之和方法来解决,时间复杂度O(n^2)。   ...利用指针技巧,则可以在遍历过程中同时完成交换元素操作,时间复杂度降低为 O(1): 图片   相同类型题目还有: 【345. 反转字符串中元音字母】 四、141.

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Go:如何为函数无限循环添加时间限制?

在 Go 语言开发过程中,我们有时需要在后台执行长时间运行任务,例如监听或轮询某些资源。但是,如果任务执行时间过长或出现意外情况导致死循环,我们通常希望能够设置一个超时机制来中止循环。...这篇文章将通过一个实例详细介绍如何为 Go 语言中无限循环设置时间限制,保证程序健壮性和可控性。...问题描述 我们有一个用于检查 RabbitMQ 集群节点 Go 函数,该函数包含一个无限循环,用于不断执行检查命令。现在需求是,如果函数运行超过3分钟,自动终止循环。...要为这个无限循环设置时间限制,我们可以使用 Go 语言 time 包。...如果 timeout 通道接收到了超时信号,则函数将打印超时信息并返回 false,这表明函数因为超时而终止。这种方式非常适合处理可能无限执行循环任务,确保它们在给定时间后能够被适当中止。

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