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数组中和为10的所有对，平均/最佳运行时复杂度为O(n)

数组中和为10的所有对，平均/最佳运行时复杂度为O(n)。

答案：

要找出数组中和为10的所有对，可以使用双指针法来解决。首先，对数组进行排序，然后使用两个指针，一个指向数组的起始位置，另一个指向数组的末尾位置。

  1. 初始化指针i指向数组的起始位置，指针j指向数组的末尾位置。
  2. 循环遍历数组，直到指针i和指针j相遇为止。
  3. 在每次循环中，计算指针i和指针j所指向元素的和sum。
    • 如果sum等于10，则将这对元素添加到结果集中，并将指针i向后移动一位，指针j向前移动一位。
    • 如果sum小于10，则将指针i向后移动一位。
    • 如果sum大于10，则将指针j向前移动一位。
  4. 循环结束后，返回结果集。

这个算法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。因为我们只需要遍历一次数组，并且每次操作只需要常数时间。

这个算法的优势是在时间复杂度为O(n)的情况下，可以找出数组中和为10的所有对。它的应用场景包括但不限于：

  • 在给定一个数组和一个目标和的情况下，找出所有和为目标和的数对。
  • 在给定一个数组和一个目标和的情况下，判断是否存在和为目标和的数对。

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在冒泡排序之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在归并排序、快速排序之类的排序中，问题规模通过分治法消减为logN次，所以时间复杂度平均O(nlogn)。...针对数组arr，计算arr[i]之前有多少个元素，则唯一确定了arr[i]在排序后数组中的位置。 非比较排序只要确定每个元素之前的已有的元素个数即可，所有一次遍历即可解决。算法时间复杂度O(n)。...8.1 算法描述 找出待排序的数组中最大和最小的元素； 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项； 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）； 反向填充目标数组：将每个元素...n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。...最佳情况：T(n) = O(n+k) 最差情况：T(n) = O(n+k) 平均情况：T(n) = O(n2)　　 10、基数排序（Radix Sort） 基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序

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每周学点大数据 | No.7大数据规模的算法分析

很多算法的最好情况非常好，但平均情况不够理想；而有的算法运行时间的最坏情况复杂度非常高，但平均情况却不错。 这里我们举个例子来说吧。...王：嗯，对于很多算法来说，用最好和最坏情况都不能够最佳地代表一个算法的复杂度。...因此，很有必要给出一种复杂度，叫作平均复杂度，顾名思义，平均复杂度就是算法运行的平均情况的时间复杂度，既不是最好的，也不是最坏的，而是所有情况的平均值，或者说是在所有情况下复杂度的数学期望，很多时候，平均复杂度能最好地概括一个算法的运行情况...那么，从数组中逐个搜索一个元素的算法的平均情况如何呢？ 小可：如果元素是随机分布的，元素出现在数组中每一个位置上的概率就是均等的，所以期望的运行时间应该是访问n/2个元素的时间，也就是O(n/2)。...王：嗯，对于这个算法来说，平均情况和最坏情况的复杂度是同数量级的；但对于一些算法来说，最坏情况的复杂度却要比平均情况高一个数量级，用最坏情况去衡量它的复杂度就会将其评价为不够快的算法，这也不够公平。

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go实现堆排序、快速排序、桶排序算法

它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。...，其平均运行时间为O(N*1ogN) 。...快速排序的最坏情况： 快速排序的最坏的情况就是当分组重复生成一个空序列的时候，这时候其运行时间就变为O(N*N)快速排序的平均情况： 平均情况下是O(N*logN)。  三...., 13, 28, 109] 对其进行桶排序： 复杂度 平均时间复杂度：O(n + k) 最佳时间复杂度：O(n + k) 最差时间复杂度：O(n ^ 2) 空间复杂度：O(n * k) 稳定性：稳定...　　桶排序最好情况下使用线性时间O(n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。

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从插入排序一窥时间复杂度的计算方法

接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。 时间复杂度分析 一般来说，算法需要的时间于输入的规模同步增长，所以通常把一个程序的运行时间描述成其输入规模的函数。...为计算在具有 n 个元素的输入上该算法的运行时间S(n)，我们将代价和次数列对应元素之积求和，得： 即使对给定规模的输入，一个算法的运行时间也有可能依赖于给定输入的一些特点。...例如，对于插入算法来说，若输入数组已排好序，则出现最佳情况。这时，对每个 i=1,2,3,...,n−1i = 1,2,3,...,n-1i=1,2,3,......因此，它是n的二次函数。 最坏情况与平均情况分析 在分析插入排序时，我们同时研究了最坏情况和最佳情况。然而我们往往集中于最坏情况运行时间，即规模为n的所有输入中，算法运行时间最长的情况。...我们记插入排序的时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。 如果一个算法的最坏情况运行时间具有比另一个算法更低的增长量级，那么我们通常认为前者比后者更有效。

54900

面试常问的十个排序算法都在这里了（含JAVA代码实现）

在冒泡排序之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在归并排序、快速排序之类的排序中，问题规模通过分治法消减为logN次，所以时间复杂度平均O(nlogn)。...8.1 算法描述 找出待排序的数组中最大和最小的元素； 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项； 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）； 反向填充目标数组：将每个元素...n 个0到k之间的整数时，它的运行时间是 O(n + k)。...n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。...最佳情况：T(n) = O(n+k) 最差情况：T(n) = O(n+k) 平均情况：T(n) = O(n2)　 10、基数排序（Radix Sort） 基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序

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【数据结构】算法的时间复杂度

推导大O阶方法 1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数. 2.在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项. 3.如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项目相乘的常数....O(1).所以整体的时间复杂度为O(1)*O(n)=O(n)....所以整体的时间复杂度为O(n)*O(n)=O(n^2)....平均时间是所有情况中最有意义的,因为他是期望的运行时间. 对算法的分析,一种方法是计算所有情况的平均值,这种时间复杂度的计算方法称为平均时间复杂度....对算法运行时间的估量也是这个道理,再加上在很多情况下,各种输入数据集出现的概率难以确定,算法的平均时间复杂度也就难以计算. 因此在实际中一般情况我们关注的是算法的最坏运行情况.

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如何用 Java 实现十大经典排序算法？

在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。 在冒泡排序之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。...针对数组arr，计算arr[i]之前有多少个元素，则唯一确定了arr[i]在排序后数组中的位置。 非比较排序只要确定每个元素之前的已有的元素个数即可，所有一次遍历即可解决。算法时间复杂度O(n)。...n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。...最佳情况：T(n) = O(n+k) 最差情况：T(n) = O(n+k) 平均情况：T(n) = O(n2)　　 10、基数排序（Radix Sort） 基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序...，从最低位开始排序，复杂度为O(kn),为数组长度，k为数组中的数的最大的位数； 基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。

61740

十大经典排序算法最强总结

7.3 算法分析 最佳情况：T(n) = O(nlogn) 最差情况：T(n) = O(nlogn) 平均情况：T(n) = O(nlogn) 8、计数排序（Counting Sort） 计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中...8.1 算法描述 找出待排序的数组中最大和最小的元素； 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项； 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）； 反向填充目标数组：将每个元素...9.4 算法分析 桶排序最好情况下使用线性时间O(n)，桶排序的时间复杂度，取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度，因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。...最佳情况：T(n) = O(n+k) 最差情况：T(n) = O(n+k) 平均情况：T(n) = O(n2)　　 10、基数排序（Radix Sort） 基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序...，从最低位开始排序，复杂度为O(kn),为数组长度，k为数组中的数的最大的位数； 基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。

47430

可能是最可爱的一文读懂系列：皮卡丘の复杂度分析指南

例如，如果算法的运行时间渐近表示为10N²+ 2N + 5，则只有高阶项N²才有意义。这使得算法之间的比较更容易。 不同情况下的分析 每当输入不同，算法呈现的效果也不同。...现在，我们就来进行一些正儿八经的复杂度分析啦！ 首先，皮卡丘想分析所有的排序算法。 ? 让我们看看基本但关键的排序算法。假设要排序的输入数组pk_rank的大小为N....第2-3步将元素从原始数组复制到临时缓冲区，我们使用此缓冲区进行合并。已排序的元素将被复制回原始数组。由于我们会遍历数组的某个部分，假设该数组有N个元素的话，该操作的时间复杂度为O(N)。...我们获得了计算输入大小为N的算法时间复杂度的函数；它依赖于N，以及小于N的输入的运行时间。...我们定义T(N)为对含有N个元素的数组进行排序所需的工作量。

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算法笔记（八）：复杂度分析（二）

要计算上面这段代码的时间复杂度，求解x的值就行了，根据数学基础中和对数相关的计算，可以得到x = log2n = logn,所以这段代码的时间复杂度就是O（logn）。        ...log3n） = O（log32*log2n） = O（C*log2n），其中C是常量，根据渐进符号的定义，计算时间复杂度时，我们可以忽略常量，所以上面这段代码的时间复杂度也是O（logn），同理，所有对数阶时间复杂度的表示中...（二） 空间复杂度   下面这段代码，和分析时间复杂度一样，因为只有第三行代码创建了一个大小为n的数组，其他不是常量就是不占用内存空间，所以这段代码的时间复杂度是O（n） 1 def test1(n):...： 如果第一个元素就是我们要查找的元素，那么代码的时间复杂度就是O（1） 最坏时间复杂度：如果最后一个元素才是我们要查找的元素，或者数组中根本就没有我们要查找的元素，那么代码的时间复杂度就是O（n） 平均时间复杂度...+n+n）/ （n+1） = （n*(n+2)）/2（n+1），那么平均时间复杂度为O（n）。 1+2+3...+n  可以推导出公式 n(n+1)/2，详细推导过程不明白的可以自己网上查查资料。

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