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在ArrayList中搜索的时间复杂度是多少？

在ArrayList中搜索的时间复杂度是O(n)，其中n是ArrayList中元素的个数。在ArrayList中进行搜索时，需要遍历整个列表来查找目标元素，因此搜索的时间复杂度是线性的。

相关搜索:下面循环的时间复杂度是多少？下面的代码的时间复杂度是多少？下面的搜索算法的时间复杂度是多少？下面的程序的时间复杂度是多少？下面这段代码的时间复杂度是多少二进制搜索的时间复杂度是多少？在Arraylist的Arraylist中搜索在redis中mget()的时间复杂度是多少？大小的时间复杂度是多少？循环遍历ArrayList并将值放入HashMap的时间复杂度与仅搜索ArrayList的时间复杂度相比
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时间复杂度中的log（n）底数到底是多少？

其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度...假设有底数为2和3的两个对数函数，如上图。当X取N（数据规模）时，求所对应的时间复杂度得比值，即对数函数对应的y值，用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...用文字表述：算法时间复杂度为log（n）时，不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数，不会随着底数的不同而不同，因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度，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”的算法，它用到的就是分而治之的思想，而它的时间复杂度就是N*logN，此算法采用的是二分法，所以可以认为对应的对数函数底数为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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算法中的时间复杂度

概述 程序员写代码过程中总要用到算法，而不同的算法有不同的效率，时间复杂度是用来评估的算法的效率的一种方式。...比如说对于一个功能，可以实现的方法很多种，我们在实现过程中选择效率最佳的方式来实现，它影响了我们在一定的场景下选择的数据结构和算法，比如何时选择使用ArrayList，何时用LinkedList。...平方阶 立方阶 对数阶 概念 在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。...有如下几个原则： (1) 如果运行时间是常数量级，用常数1表示； (2) 只保留时间函数中的最高阶项； (3) 如果最高阶项存在，则省去最高阶项前面的系数。...> o(n^n) 代码中的时间复杂度 时间复杂度计算方式 举例：计算1+2+3+....

1.1K10

二叉搜索树中的众数是多少？

二叉树上应该怎么求，二叉搜索树上又应该怎么求？ 在求众数集合的时候有一个技巧，因为题目中众数是可以有多个的，所以一般的方法需要遍历两遍才能求出众数的集合。...501.二叉搜索树中的众数 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-mode-in-binary-search-tree/solution 给定一个有相同值的二叉搜索树...是二叉搜索树 既然是搜索树，它中序遍历就是有序的。...关键是在有序数组上的话，好搞，在树上怎么搞呢？ 这就考察对树的操作了。 在二叉树：搜索树的最小绝对差中我们就使用了pre指针和cur指针的技巧，这次又用上了。...在递归遍历二叉搜索树的过程中，我还介绍了一个统计最高出现频率元素集合的技巧， 要不然就要遍历两次二叉搜索树才能把这个最高出现频率元素的集合求出来。 为什么没有这个技巧一定要遍历两次呢？

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【面试题精讲】ArrayList 插入和删除元素的时间复杂度

为什么需要 ArrayList？ 在开发过程中，我们经常需要处理一组数据，并且可能需要频繁地进行插入、删除操作。...ArrayList 插入和删除元素的时间复杂度 在 ArrayList 的末尾插入元素：O(1) 在 ArrayList 的中间或开头插入元素：O(n)...ArrayList 插入和删除元素的优点 在 ArrayList 的末尾插入元素的时间复杂度为 O(1)，效率高。...ArrayList 插入和删除元素的缺点 在 ArrayList 的中间或开头插入元素、删除指定位置的元素时，需要移动其他元素，导致时间复杂度较高。 7....在末尾插入元素的时间复杂度为 O(1)，而在中间或开头插入元素、删除指定位置的元素的时间复杂度为 O(n)。如果需要频繁地进行这些操作，可以考虑使用 LinkedList 替代 ArrayList。

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python中各种操作的时间复杂度

以下的python操作的时间复杂度是Cpython解释器中的。其它的Python实现的可能和接下来的有稍微的不同。 一般来说,“n”是目前在容器的元素数量。...“k”是一个参数的值或参数中的元素的数量。 （1）列表：List 一般情况下，假设参数是随机生成的。 在内部，列表表示为数组。在内部，列表表示为数组。...最大的成本来自超出当前分配大小的范围（因为一切都必须移动），或者来自在开始处附近插入或删除某处（因为之后的所有内容都必须移动）。...equivalents even if t is any iterable, for example s.difference(l), where l is a list. （4）子字典：dict 为dict对象列出的平均情况时间假设对象的哈希函数足够强大...平均情况假设参数中使用的键是从所有键集中随机选择的。 请注意，有一种快速的命令可以（实际上）仅处理str键。 这不会影响算法的复杂性，但是会显着影响以下恒定因素：典型程序的完成速度。

1.2K10

在PowerBI的切片器中搜索

在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。 那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ? 发布到云端，同样也可以进行搜索： ?

11.4K20

DNN在搜索场景中的应用

DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的...实时streaming样本分布不均匀 现象：线上环境比较复杂，不同来源的日志qps和延迟都不同，造成不同时间段样本分布不一样，甚至在短时间段内样本分布异常。

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在Solr中搜索人名的小建议

搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题，人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排，无论是在文档还是查询中，有些部分都被省略了：（Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器（以及Solr中的许多其他过滤器）需要注意的是，每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...Turnbull出现的每一处（以及有David G. Turnbull的地方）！ 结合 好的，进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull，D.”。然后呢？...首先，如上所述，所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着，当位置重要时（如在词组查询中）“D.

2.6K120

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。...(ListNode* pListHead, ListNode* pToBeDeleted); 这是一道广为流传的Google面试题，考察我们对链表的操作和时间复杂度的了解，咋一看这道题还想不出什么较好的解法...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。...可见，该方法可行，但如果待删除节点为最后一个节点，则不能按照以上思路，没有办法，只能按照常规方法遍历，时间复杂度为O(n)，是不是不符合题目要求呢？...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) +

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时间轮在Netty、Kafka中的应用

概述 时间轮是一个高性能、低消耗的数据结构，它适合用非准实时，延迟的短平快任务，例如心跳检测。在Netty、Kafka、Zookeeper中都有使用。...、触发时间(相对时间轮的startTime)：deadline 概括时间轮工作流程 1、时间轮的启动并不是在构造函数中，而是在第一次提交任务的时候newTimeout() 2、启动时间轮第一件事就是初始化时间轮的零点时间...startTime，以后时间轮上的任务、格子触发时间计算都相对这个时间 3、随着时间的推移第一个格子(tick)触发，在触发每个格子之前都是处于阻塞状态，并不是直接去处理这个格子的所有任务，而是先从任务队列...bucket的到期时间尝试推进，然后会刷一次bucket中的所有任务，这些任务要么是需要立即执行的（即到期时间在 currentTime 和 currentTime + tickMs 之间），要么是需要换桶的...总结 Kafka 使用时间轮来实现延时队列，因为其底层是任务的添加和删除是基于链表实现的，是 O(1) 的时间复杂度，满足高性能的要求； 对于时间跨度大的延时任务，Kafka 引入了层级时间轮，能更好控制时间粒度

1.1K20

Transformer在时间序列预测中的应用

再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型...，并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。...LogSparse ：解决了Attention计算空间复杂度太高的问题，使模型能处理更长的时间序列数据。...Self-Attention中的计算 Q、K、V 的过程可能导致数据的关注点出现异常，如上图中（a）所示，由于之前的注意力得分仅仅是单时间点之间关联的体现，（a）中中间的红点只关注到与它值相近的另一单时间红点...在标准的Transformer中， 这表示每一个单元都要访问所有的历史单元以及它自己（如图a所示），那么这样空间复杂度为 ，L是序列长度。

2.9K10

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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必会算法：在旋转有序的数组中搜索

大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums...否则返回 -1 ##题解 ###思路1 简单粗暴：遍历 这种方法很容易想到和实现 最好的情况在遍历第一个元素的时候就能找到 时间复杂度为O(1) 最差的情况是遍历到最后一个元素才能找到 时间复杂度是...O(n) 所以算法： 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(1) ###代码实现1 思路1的代码实现如下 /** * 暴力破解法 * * @param num...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出 此时mid=4是处在第一段中的 而且目标值在mid=4的前边 此时，查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况： mid值在第一段，且在目标值的前边 mid值在第二段

2.8K20

NLP技术在搜索推荐场景中的应用

NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...2 NLP解决搜索场景相关性问题 NLP在搜索场景或电商场景的一大应用，就是解决相关性问题。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END

1.7K20

因为这个工具，我在 GitHub 搜索源码的时间缩短了 50%！

例如我们用得比较多的应该是 Python 和 C++，在左侧点击就可以进入相应的编程语言了。 2. 按照主题分类 除了按照编程语言来分，还提供了主题划分，例如算法、安卓、构建工具等等。 ? 3....在页面右上角可以根据不同属性进行排行，方便我们获取最想要的开源项目。 按照最匹配排行 按照 star 数目排行 按照 Fork 数目排行 按照更新时间排行 ?...从 4 种不同的属性，我们可以根据自己需要，寻找 star 数最多的、fork 数最多的，或者是最近更新的 GitHub 项目。 4. 搜索功能 是的，lib4dev 也提供了项目搜索功能。...例如我搜索“AI”，就会罗列出排行结果了。 ? 下面举个例子，我们使用 star 最多的排行属性，搜索“AI”，在结果中，进入排名第二的“PracticalAI”。...总的来说，lib4dev 的界面比较简单。但是搜索 GitHub 项目确实不错，基本上可以缩减我闲逛 GitHub 50% 的时间了。

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