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链表删除操作时间复杂度O(n) vs O(1)

链表删除操作的时间复杂度可以分为两种情况：O(n)和O(1)。

时间复杂度为O(n)的链表删除操作：当需要删除链表中的某个节点时，如果要删除的节点不是位于链表的头部或尾部，那么需要先遍历链表找到该节点的前一个节点，然后将前一个节点的next指针指向要删除节点的下一个节点，完成删除操作。这个过程需要遍历整个链表，时间复杂度为O(n)。
时间复杂度为O(1)的链表删除操作：如果链表中的节点是双向链表，并且已知要删除的节点的指针，那么可以直接通过修改前一个节点和后一个节点的指针，将要删除的节点从链表中移除，而无需遍历整个链表。这个过程只需要常数时间，时间复杂度为O(1)。

链表删除操作的时间复杂度取决于具体的实现方式和数据结构。在一般情况下，链表的删除操作时间复杂度为O(n)，因为需要遍历链表找到要删除的节点的前一个节点。但如果使用双向链表，并且已知要删除的节点的指针，那么可以实现时间复杂度为O(1)的删除操作。

链表删除操作的时间复杂度对于不同的应用场景和需求有不同的影响。如果需要频繁进行删除操作，并且对时间性能要求较高，那么可以考虑使用双向链表来实现，以实现O(1)的删除操作。如果删除操作并不频繁，或者对时间性能要求不高，那么使用普通的单向链表即可。

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相关搜索:'key in D.keys()‘vs 'key in D’O(N) vs O(1) in python3？Kotlin或Java中的Concat链表，其时间复杂度为O(1)QuickSelect平均时间复杂度O(n) [如何？]下面这个函数的时间复杂度是O(n)还是O(1)不变？两个函数f(n) [O(1)]和g(n) [O(n)]相乘时的大O复杂度为什么具有O(n)时间复杂度的leetcode提交需要比O(n log n)时间复杂度更多的时间？为什么这个码的时间复杂度是O(n)而不是O(log )在dafny中实现O(1)复杂度链表追加操作嵌套固定大小的循环时间复杂度是O(n)还是O(n^2)？当n已知为常数时，时间复杂度是O(1)还是O(n)？

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时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)

1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。...不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...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（不考虑冲突的话） 3、时间复杂度为O(n)。就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...对数函数，如果a^x =N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。 5、时间复杂度为O(nlogn)。

1.3K1 0

在O(1)时间复杂度删除链表节点

题意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。...样例 Linked list is 1->2->3->4, and given node 3, delete the node in place 1->2->4 思路删除一个节点，只需要将该节点的下一个节点的值赋值给该该节点...next = node.next; node.val = next.val; node.next = next.next; } } 原题地址 LintCode：在O(...1)时间复杂度删除链表节点

1.1K3 0

【转】算法中时间复杂度概括——o(1)、o(n)、o(logn)、o(nlogn)

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。...比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。...这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。...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（不考虑冲突的话）

1.2K1 0

用O(1)的时间复杂度删除链表节点

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。...13 修改节点9的指针指向，将其指向节点13，就完成了节点10的删除 image-20220209222408426 通过这种方式，我们的确删除了给定的节点，但是需要从头开始遍历链表寻找节点，时间复杂度是...O(n)。...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。

6803 0

在O(1)时间删除链表结点

在链表中删除一个结点，最常规的做法是从链表的头结点开始，顺序查找要删除的结点，找到之后再删除。由于需要顺序查找，时间复杂度自然就是O(n) 了。...此时，时间复杂度为O(1)。上面的思路还有一个问题：如果删除的结点位于链表的尾部，没有下一个结点，怎么办？我们仍然从链表的头结点开始，顺便遍历得到给定结点的前序结点，并完成删除操作。...需要全面的考虑到删除的结点位于链表的尾部及输入的链表只有一个结点的特殊情况。这个时候时间复杂度是O(n)。那题目要求我们需要在O(1)时间完成删除操作，我们的算法是不是不符合要求？...实际上，假设链表总共有n个结点，我们的算法在n-1总情况下时间复杂度是 O(1)，只有当给定的结点处于链表末尾的时候，时间复杂度为O(n)。...那么平均时间复杂度[(n-1)*O(1)+O(n)]/n，仍然为O(1)。

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算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义

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。...temp; } } } //整体复杂度n*(n-1) 时间复杂度O(logn)—对数阶，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大...return -1; } 时间复杂度O(nlogn)—线性对数阶，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。...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)<

6.4K3 0

【go】剑指offer: 删除链表结点O(1)时间复杂度

作者 | 陌无崖转载请联系授权在O(1)时间删除链表结点给定单链表的头指针和一个结点指针,定义一个函数在O(1)时间删除结点，链表结点与函数的定义如下： type ListNode struct...首先我们来看常规的链表操作应该怎么写？...= nil { fmt.Println(head.m_nValue) head = head.m_pNext } } 现在进入正题，题目要求删除结点要用O(1)...的时间复杂度，回想一下我们的数据结构中删除链表结点时的思路，通常我们会准备两个指针指向链表，不停的移动指针，设p1、p2分别为前指针和后指针，那么当p2指向的结点需要被删除的时候，就是把p1指向结点的指针域指向...p2结点的指针域指向的结点,有点绕，用代码表示就是 p1->next = p2->next delete p2 那么这就要求我们删除第n个结点，必须要至少遍历n-1次，时间复杂度为O(n) 那么有没有一种思路我们不需要知道待删除结点的前一个结点

6353 0

java - 手写LRU(使用链表，时间复杂度O(n))

最简单的LRU实现，底层存储采用链表结构，时间复杂度为O(n) 代码如下: package com.jfp; /** * @author jiafupeng * @desc * @create...static void main(String[] args) { LRUCache lruCache = new LRUCache(5); lruCache.put(1,1...lruCache.put(6,6); System.out.println(lruCache); System.out.println(lruCache.get(1)...size; /** * 最大容量 */ private int capacity; /** * 链表头...*/ private NodeList headNodeList; /** * 链表尾 */ private

7774 0

在 O(1) 时间内删除链表节点

解题思路 ① 如果该节点不是尾节点，那么可以直接将下一个节点的值赋给该节点，然后令该节点指向下下个节点，再删除下一个节点，时间复杂度为 O(1)。...② 否则，就需要先遍历链表，找到节点的前一个节点，然后让前一个节点指向 null，时间复杂度为 O(N)。...综上，如果进行 N 次操作，那么大约需要操作节点的次数为 N-1+N=2N-1，其中 N-1 表示 N-1 个不是尾节点的每个节点以 O(1) 的时间复杂度操作节点的总次数，N 表示 1 个尾节点以 O...(N) 的时间复杂度操作节点的总次数。...(2N-1)/N ~ 2，因此该算法的平均时间复杂度为 O(1)。

4111 0

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...一般单链表删除某个节点，需要知道删除节点的前一个节点，则需要O(n)的遍历时间，显然常规思路是不行的。...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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算法-O(1)时间删除链表的指定结点

题目：给定一个链表的头指针和一个结点的指针，定义一个函数在O(1)时间删除该结点。..., ListNode* pToBeDeleted); 解题思路：首先，乍一看这个名字而不看题目要求的话，这是功能是不可能在O(1)时间完成的，我们在之前讨论过关于单链表插入与删除的问题，链表的性质决定了不可能在...但是这个思路不满足题目要求，因为单链表只有一个指向next的指针，那么我们想找到h只能从头遍历，一旦出现遍历这个东西，显然时间复杂度就不会是O(1)。...（2）代码中还是出现了循环while，但是好在这个while在if里面，也就是遍历是有条件的，这个条件就是一个长度是n的链表，要删除的结点是尾结点，这个概率是1/n。...除了这个之外，代码中其他部分的时间复杂度都是O(1)，所以平均来看的话，整体的时间复杂度满足O(1)。

7037 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)。...{ 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(int arr[],int n){ for(int i=0;i<n;++i) cout<<arr[i]<<" ";...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

时间复杂度O(n)和空间复杂度

(a + b);//执行1次比如这样的代码，每一句都是执行一次，加起来是三次，套用规则1，这段代码时间复杂度为O(1)。...，所以时间复杂度是O(n)。...套用规则，这段代码执行次数logn + 1，保留高阶项，去除高阶常数，所以时间复杂度是O(logn)。...(i + j); // 语句执行n*m次 }} 同样的，这边执行次数是n*m，用数学的方式n和m趋于无穷大的时候，n≈m,于是执行次数就是n^2，所以时间复杂度是O(n^2)。...而时间复杂度也是能比较的，单以这几个而言： O(1)<O(logn)<O(n)<O(n²)<O(n³) 一个算法执行所消耗的时间理论上是不能算出来的，我们可以在程序中测试获得。

7441 0

建堆时间复杂度是o(n)

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)...= O(N) + (N-1)*O(logN) = O(N) + O(NlogN) = O(NlogN)

2.1K2 0

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？

7522 0

合并两个有序数组，要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)

代码实现： #include void merge(int *a, int n, int *b, int m) { int i = n-1;//a数组的最后一个有效元素的下标...int j = m-1;//b数组的最后一个有效元素的下标 int index = n+m-1; //合并数组的最后一位的下标 while (index) { if (i && a[i]>a...[j]) a[index --] = a[i --]; else a[index --] = b[j --]; } } int main() { int a[] = {1,3,5,7,9,0,0,0,0,0...}; int n = sizeof(a)/sizeof(int); int b[] = {2,4,6,8,10}; int m = sizeof(b)/sizeof(int); merge(a..., 5, b, m); for_each(a, a+n, [](int x) {cout << x << " ";}); return 0; }

4781 0

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。...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

Leetcode 238 Product of Array Except Self 时间O(n)和空间O(1)解法

1....问题描写叙述　　给定一个n个整数的数组（ n>1 )nums，返回一个数组output，当中的元素 outputi 的值为原数组nums中除 numsi 之外的全部元素的积。...比如：nums数组为[1,2,3,4]。返回的output数组为[24,12,8,6]。　　要求不用除法和时间复杂度为O(n). 2....以下以数组[1,2,3,4,5]为例，看完以下表述就明白了：扫描顺序 1 2 3 4 5 从左至右 1 1×1 1×1×2 1×1×2×3 1×1×2×3×4 从右至左 1×(2×3×4×5) (1×...1）×(3×4×5) (1×1×2)×(4×5) (1×1×2×3)×(5) (1×1×2×3×4)×(1) 　　就是先从左至右扫描，记录前 i−1 个数的乘积，第二遍扫描时，从右至左。

2472 0

hashmap为什么查询时间复杂度为O(1)

Hashmap是java里面一种类字典式数据结构类，能达到O(1)级别的查询复杂度，那么到底是什么保证了这一特性呢，这个就要从hashmap的底层存储结构说起，下来看一张图：上面就是hashmap的底层存储示意图...，要想查看一个键值对应的值，首先根据该键值的hash值找到该键的hash桶位置，即是tab[2]还是tab[1]等，计算某个键对应的哈希桶位置很简单，就是 int pos = (n - 1) & hash...通过上面的描述，我们可以知道，根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1)，使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。...个，这样当定位到某个哈希桶时，在该哈希桶继续查找也可以在O(1)时间内完成，下面看一种极端情况，所有的数据都在同一个桶里面（这种情况只在所有键值hash值相同的情况下，这种情况下查询的时间复杂度为O(lgn...通过上面的统计来看，hashmap的键值正常（不同对象的hash值不同的情况），哈希桶数量超过8个概率低于千万分之一，所以我们通常认为hashmap的查询时间复杂度为O(1) PS: 1、哈希冲突百分百的类

9601 0

链表-合并两个有序链表，O(1)空间复杂度可否？

O(n),在链表长度比较大的情况下，占用的额外空间回比较大，那怎么优化呢？...解法二上面的解法一，我们申请了存放链表元素的数组空间，空间复杂度是O(n)，那么不转数组行不？O(1)的空间复杂度可以完成吗，能不转数组吗？...= nil{ if l1.Val < l2.Val{ // l1链接 n1 := l1 temp.Next = n1...temp = temp.Next l1 = l1.Next }else{ // l2链接 n2 := l2 temp.Next...= n2 temp = temp.Next l2 = l2.Next } } //补全剩余的链表 if l1

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