嵌套固定大小的循环时间复杂度是O(n)还是O(n^2)？_该算法的时间复杂度是O(n^2)还是O(n)_当n已知为常数时，时间复杂度是O(1)还是O(n)？ - 腾讯云开发者社区

容易混淆的认知，当你决策时候傻傻分不清楚堆的定义：是一个完全二叉树，但不是二叉搜索树，也不是平衡的二叉树后记：完全二叉树特点经过一次教训你记住了当前节点和子节点关心是i 和2i 2i+1。...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)

2K2 0

一个时间复杂度O(n)，空间复杂度为O(1)的排序算法

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)。

1K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

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))。...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

1.7K2 0

又一个，时间复杂度为O(n)的排序！

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)。...桶排序有两个关键步骤：（1）扫描待排序数据A[N]，对于元素A[i]，放入对应的桶X；（2）A[i]放入桶X，如果桶X已经有了若干元素，使用插入排序，将arr[i]放到桶内合适的位置；画外音：（...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(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。

9463 0

Python-排序-有哪些时间复杂度为O(n)的排序算法？

前几篇文章介绍了几个常用的排序算法：冒泡、选择、插入、归并、快速，他们的时间复杂度从 O(n^2) 到 O(nlogn)，其实还有时间复杂度为 O(n) 的排序算法，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)。...O(n)，因此使用基数排序对类似这样的数据排序的时间复杂度也为 O(n)。

1.4K2 0

【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

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。

1.7K1 0

O(1)时间检测2的幂次除以2统计1的位数n和n-1取且

用 O(1) 时间检测整数 n 是否是 2 的幂次。样例 n=4，返回 true; n=5，返回 false. 除以2 这个当然是很简单也最容易想到，int的话可能要除31次才能出来。...统计1的位数这个也容易想到，如果是2的幂次的话肯定是正的，然后去统计1的个数，需要移位和取且操作，和上面的方法差不多。因为除2本来就可以通过移位操作完成。...也符合时间复杂度要求。...n位有符号数的表示范围： -2^n-- 2^(n-1)-1 原码的表示：　　　　左边是符号位，正数为0，负数为1。...如果当前时刻是3点钟，在12个小时之后时刻变为15点，15在模12之后，依然是3点。再如，将3点的时针调慢一个小时，即调成2点，和将时针向前调整11个小时的效果是一样的。

5813 0

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

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...){ 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

5231 0

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) 。

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 +

5512 0

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。...; i<row; i++) { dp[i][i] = dp[i-1][i-1]+triangle[i][i]; } for(int i=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 //从倒数第二层开始，从底层到每一层每个数字的最小路径长度等于，从底层到该层的下层相邻数字的最小路径长度中的较小值

6642 0

时间复杂度和空间复杂度

对于分支结构而言，无论是真，还是假，执行的次数都是恒定的，不会随着n 的变大而发生变化，所以单纯的分支结构(不包含在循环结构中)，其时间复杂度也是O(1)。 02 线性阶线性阶的循环结构会复杂很多。...04 平方阶下面例子是一个循环嵌套，它的内循环刚才我们已经分析过，时间复杂度为O(n)。...，不过是内部这个时间复杂度为O(n)的语句，再循环n次。...所以我们可以总结得出，循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。那么下面这个循环嵌套，它的时间复杂度是多少呢?...这是通过一笔空间上的开销来换取计算时间的小技巧。到底哪一个好，其实要看你用在什么地方。一个程序的空间复杂度是指运行完一个程序所需内存的大小。　　(1) 固定部分。

1.1K6 0

【算法与数据结构】复杂度深度解析（超详解）

对于上述斐波那契递归算法,其时间复杂度是O(2^N),随问题规模的增长,需要计算时间呈指数级增长,效率很低。空间复杂度 空间复杂度反映了算法需要使用的辅助空间大小,与问题规模的关系。...它的时间复杂度是O(1)，无论a为2000万，b为10亿，a+b还是O(1)，因为a,b都是int 类型，都是32位，固定好的常数操作，&，/…都是O(1) 对数阶 O(logN) // 计算BinarySearch...Σ(n-1)+(n-2)+...+1 = n(n-1)/2 = O(n^ 2) ，外层循环n次,内层循环每个都为O(n)，所以整体时间复杂度是外层循环次数乘内层循环时间复杂度,即O(n)×O(n)=O...{ // 这两个嵌套for循环的流程，时间复杂度为O(N * logN) // 1/1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 + 1/5 + ... + 1/n，也叫"调和级数"，收敛于.../2+N/3+N/4+....N/N-->N*(1+1/2+1/3+1/4+1/5+......1/N)->O(N*logN) 我们可以看出:对于循环嵌套,我们需要考虑所有细节,不能简单下定论,给出一个更准确的时间复杂度分析

1631 0

怎么计算我们自己程序的时间复杂度

时间复杂度是对运行次数的错略估计，在计算时可以只考虑对运行时间贡献大的语句而忽略运行次数少的语句。比如 O(3 * n2 + 10n + 10) 会被统计成 O(n2)。...O(1) 多项式阶：很多算法的时间复杂度是 O(n)、O(n2)、O(n3)这样的多项式。...每行的时间复杂度为 O(1)。我们把所有语句的时间加起来，它仍然是 O(1)，记住昂，不是O(3)。 O(1)表示程序时常数级的时间复杂度，不管程序的输入是什么程序都会运行数量固定的操作。...固定次数循环 for (let i = 0; i < 4; i++) { statement1; statement2; } 针对固定条件的循环，像上面这个程序一样，无聊时固定循环4次还是 100...statement2; statement3; } } 假设循环中的语句都是基础操作，没有对函数的调用，那么这个代码有两层嵌套循环，时间复杂度为O(n2)。

1031 0

佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单

5872 0

算法的时间复杂度和空间复杂度计算

n/2; 第一条就说明了所有加法常数给他个O(1)即可 ②线性阶：一般含有非嵌套循环涉及线性阶，线性阶就是随着问题规模n的扩大，对应计算次数呈直线增长。...所以这段代码的时间复杂度为O(n^2)。总结：如果有三个这样的嵌套循环就是n^3。所以总结得出，循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。...function函数的时间复杂度是O(1)，所以整体的时间复杂度就是循环的次数O(n)。...”, count); } 为：1+1+n+n2，所以最后是O(n2) 常用的时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是： O(1) < O(logn) < (n) < O(nlogn) < O(n^2)...“渐进表示法”，这些所需要的内存空间通常分为“固定空间内存”（包括基本程序代码、常数、变量等）和“变动空间内存”（随程序运行时而改变大小的使用空间）通常，我们都是用“时间复杂度”来指运行时间的需求，是用

1.6K2 0

数据结构_复杂度讲解(附带例题详解)

常见的时间复杂度有 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²) 等。时间复杂度越低，算法效率越高。...例题一例题一分析第一个for循环里嵌套了一个for循环，总的循环会执行NN次；第二个for循环会执行2N次； while循环固定 – 10 次；所以Func1 执行的基本操作次数是...：N^2+2*N+10 但是，我们需要注意的是，实际我们计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而是只需要大概执行次数，抓大头，那么这里我们使用大O的渐进表示法。...的值与N^2的值相比 2N+10的值太小，可以忽略，那么这里用大O渐进表示法时间复杂度记为 O（N^2）。...实例一实例一分析 Func2准确的时间复杂度是: 2N+10:这个 +10 对结果影响不大，可以忽略，省略掉。那最后是O (2N) 还是O (N) 呢。为什么最后取得是O (N)。

1662 0

算法—时间复杂度

如：T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2) //注意这里n2是n方的意思时间复杂度去估算算法优劣的时候注重的是算法的潜力，也就是在数据规模有压力的情况之下...：数组a和b，a的规模为n，遍历的同时对b进行二分查找，如下代码： for(int i =0;i<n;i++) binary_search(b); } 2.5:O(n^2)—平方阶普通嵌套循环...} } } 这种就是2层循环嵌套起来，都是执行n次，属于乘方关系，它的时间复杂度为O(n^2)。...i = 1，循环执行次数是 n-1 次。 i = 2，循环执行次数是 n-2 次。 … i = n-1，循环执行的次数是 1 次。...3.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)<O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)//2的n方<O(n!)

9344 0

数据结构01 算法的时间复杂度和空间复杂度

这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数　　【2】当有若干个循环语句时，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度f(n)决定的。...：O(n3) 该程序段中频度最大的语句是第5行的语句，内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系，但是却与外层循环的变量取值有关，而最外层循环的次数直接与n有关，因此该程序段的时间复杂度为 O(n3...4、算法的空间复杂度　　空间复杂度(Space Complexity) 是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做 S(n)=O(f(n)) ，其中n为问题的规模。...所以该算法的空间复杂度 S(n)=O(1) 5、总结算法的时间复杂度和两个因素有关：算法中的最大嵌套循环层数；最内层循环结构中循环的次数。...一般来说，具有多项式时间复杂度的算法是可以接受的；具有指数（不是对数）时间复杂度的算法，只有当n足够小时才可以使用。一般效率较好的算法要控制在O(log2n) 或者 O(n)

1.2K3 0

算法的时间与空间复杂度（一看就懂）

那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。...对数阶O(logN) 还是先来看代码： int i = 1; while(i<n) { i = i * 2; } 从上面代码可以看到，在while循环里面，每次都将 i 乘以 2，乘完之后，i...(n²) 平方阶O(n²) 就更容易理解了，如果把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²) 了。...空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的一个量度，同样反映的是一个趋势，我们用 S(n) 来定义。...，这个数据占用的大小为n，这段代码的2-6行，虽然有循环，但没有再分配新的空间，因此，这段代码的空间复杂度主要看第一行即可，即 S(n) = O(n) 以上，就是对算法的时间复杂度与空间复杂度基础的分析

7922 0

面试中可能被问到的常用排序算法

经过n次的循环后排序完成，所以时间复杂度为O(n)，整个过程没有使用辅助空间，空间复杂度为O(1)。选择排序选择排序（Selection sort）是一种很简单排序算法。...arr, i, j); } } } } 复杂度 如果数据本身就是有序的，0次交换；最坏的情况下需要进行n-1次交换；比较操作次数固定为N2/2，时间复杂度为...步长的选取没有一个统一的定论，只需要使得步长最后为1即可。希尔排序的时间复杂度根据所选取的步长不同时间复杂度范围在o(n1.3)~o(n2)。快速排序快速排序是对冒泡排序的改进。...时间复杂度为O(nlogn)。最糟糕的情况就是待排序列为需要排序方向的逆序。每次划分只得到一个比上一次划分少一个记录的子序列。这时快排退化为冒泡排序。时间复杂度为O(n^2)。...然而，如果需要产生 o(logn)嵌套递归调用，它需要在他们每一个存储一个固定数量的信息。因为最好的情况最多需要O(logn)次的嵌套递归调用，所以它需要O(logn)的空间。

6700 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

建堆时间复杂度是o(n)

一个时间复杂度O(n)，空间复杂度为O(1)的排序算法

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)

又一个，时间复杂度为O(n)的排序！

Python-排序-有哪些时间复杂度为O(n)的排序算法？

【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

O(1)时间检测2的幂次除以2统计1的位数n和n-1取且

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

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) 。

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）

时间复杂度和空间复杂度

【算法与数据结构】复杂度深度解析（超详解）

怎么计算我们自己程序的时间复杂度

佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单

算法的时间复杂度和空间复杂度计算

数据结构_复杂度讲解(附带例题详解)

算法—时间复杂度

数据结构01 算法的时间复杂度和空间复杂度

算法的时间与空间复杂度（一看就懂）

面试中可能被问到的常用排序算法

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐