自己简单实现后，再次跟常见的归并排序比较，发现空间复杂度更低。所以记录本文用于比较两种算法的实现方式。...经典实现方式：空间复杂度O(n)这里不再赘述，贴一篇牛客网写的比较详细的帖子：https://www.nowcoder.com/discuss/968849?...-1660059896728复杂度分析：时间复杂度 NlogN空间复杂度 O(N)我的实现思路 重点是merge函数。..., r)if __name__ == '__main__': arr = [12, 2, 3] merge_sort(arr) print(arr)可以看见，在merge的时候，并没有使用额外的数组空间...，所以空间复杂度为O(1)
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(...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 n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); show(arr,n); return 0; } 尝试测试一个这样的排序算法性能 1.待排序元素值不能出现重复...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)。
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)。...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） 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。
算法对于敲代码的应该都听过，不管是复杂的还是简单的，衡量算法效率的两个重要指标就是时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度：评估执行程序所需的时间。可以估算出程序对处理器的使用程度。...空间复杂度：评估执行程序所需的存储空间。可以估算出程序对计算机内存的使用程度。 空间复杂度：对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。...所以我们只要记住，空间复杂度就是这个算法运行过程中临时占用的内存。 时间复杂度：你可以简单理解算法运行所需要的时间，我们一般会以牺牲空间复杂度来实现时间复杂度最优。...(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)。...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。
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。...算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。...其作用： 时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量； 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间； 时间和空间都是计算机资源的重要体现，而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少；...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。 时间复杂度为O(n)—线性阶，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。...1)—常数阶：最低的时空复杂度，也就是耗时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。
思路：因为数组已经是有序的，因此我们可以直接从两个数组的末位开始比较，将大的一个直接放到第一个数组的末尾，此时必须要求a数组的空间大小能够同时填充a数组和b数组的有效元素，然后依次比较两个数组元素的大小即可...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
示例 输入：1->2->4, 1->3->4 输出：1->1->2->3->4->4 解法一 看到这个题目，最直观的是什么？...，其空间复杂度为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？...直接根据链表来比较，这样就不要用消耗内存空间了，我们一起尝试一下？如下图 ?...//将l2的next节点指向为l1，也就是将大的挂在小的后面 l2.Next = mergeTwoLists(l2.Next,l1) return l2 } }
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. 问题描写叙述 给定一个单链表，推断其内容是不是回文类型。 比如1–>2–>3–>2–>1。时间和空间复杂都尽量低。 ---- 2. 方法与思路 1）比較朴素的算法。 ...因为给定的数据结构是单链表，要訪问链表的尾部元素，必须从头開始遍历。为了方便推断。我们能够申请一个辅助栈结构来存储链表的内容，第一次遍历将链表节点值依次入栈，第二次遍历比較推断是否为回文。...时间O(n)和空间O(1)解法 既然用到了栈，能够想到递归的过程本身就是出入栈的过程，我们能够先递归訪问单链表，然后做比較。这样就省去了辅助空间，从而将空间复杂度降为O(1)。
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
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...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的节点即可，如下图所示： image-20220210213628642 通过上述思路我们在O(1)的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)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。
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...，并且让该节点的下一个指向它下一个的下一个即可。...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
前情回顾 二叉树的遍历 → 不用递归，还能遍历吗中讲到了二叉树的深度遍历的实现方式：递归、栈+迭代 不管采用何种方式，额外空间复杂度都是 O(N) 那有没有额外空间复杂度 O(1) 的遍历方式了...如何逆序打印右边界，并且额外空间复杂度 O(1) ；其实就是单向链表的逆序输出，不知道的可以查看：单向链表的花式玩法 → 还在玩反转？ ...我们来看代码 总结 额外空间复杂度 只用到了有限几个变量， Morris Traversal 额外空间复杂度 O(1) 时间复杂度 Morris Traversal 时间复杂度是不是 ...我们先看个极端的案例 它的时间复杂度是 2 * O(N)，这个没什么问题吧？ ...常数项可以拿掉，所以时间复杂度是 O(N) 注意点 Morris Traversal 遍历过程中会改变二叉树的结构，在一些并发的场景需要慎重使用
译文出自：登链翻译计划[1] 译者：Tiny 熊[2] 本系列文章有： Solidity 优化 - 控制 gas 成本[3] Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射[4] Solidity...读者应该对 Solidity 中的编码以及 EVM 的总体工作方式有所了解。 译者注：O(1) 复杂度: 表示即便数量增加，gas 成本也会保持一样。...简单-性能分析 请注意，通过将溢出的元素与最后一个元素交换，然后从数组中弹出最后一个元素，可以更有效地从数组中删除元素。也就是说，这样做仍然需要**O(n)**的复杂度来循环查找要删除的元素的位置。...更好的是，我们也可以使用此解决方案遍历整个集合。 ? 链表方案性能分析 最终性能分析。如你所见，无论学生人数多少，都需要增加和减少成本 O(1) 复杂度 gas ！...结论 在本文中，我们探索了可迭代映射的实现，该数据结构不仅支持**O(1)**复杂度的添加，删除和查找，类似于传统的映射，而且还支持集合迭代。我们进行了性能分析以确认假设，并得出了可行的最终实现！
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
，题目难点在于存取时间复杂度的要求是 O(1) 二、实现原理 主要是数据结构的选取，我们可以简单来分析下： 首先存数据，时间复杂度为 O(1)，如果是简单的追加数据，链表和数组都可以，但因为需要体现“...最近访问”，所以很大可能需要移动数据，那这时候数组就不是很适合了，链接倒是一个不错的选择 其次取数据，数组按下标取出，时间复杂度确实是 O(1)，但显然我们这里是根据 key 去取对应的 value，..._res_dict.get(key, -1) def put(self, key: int, value: int) -> None: # 如果当前不存在值 if..._cur_len += 1 return # 如果put的值在缓存中存在 cur_node = self...._cur_len += 1 new_node = CircleLinkNode(key, value) self.
如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。说明：不允许修改给定的链表。...:= head result := head //注意map的key不再是指针类型，而是结构体类型 m := make(map[ListNode]int) for temp1...= nil{ // 通过*取指针变量存储的地址值 current := *temp1 if _,ok := m[current];ok{...} return result } 解法二 上面的方法是利用一个map，在遍历链表的时候，不断往里面放入当前节点，直到发现有key冲突，则终止，返回当前节点就是入环处，空间复杂度为O(n),那有更好的方法吗...O(1)的空间复杂度呢？
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....方法与思路 这道题假设没有除法的限制的话就非常easy了，先求全部数的乘积，然后除以 numsi 。考虑一下除数为零的情况，非常好解决。...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。...将乘积再乘以后 i+1 位的乘积。
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。...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) +...O(n)）/n = O(1);仍然为O(1).下面见代码： 1 /* Delete a node in a list with O(1) 2 * input: pListHead - the
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))。...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。...php 中的数组 首先，我们先对 php 的数组进行一些了解 在 php 中，数组提供了一种特殊的用法：关联键的数组。...： 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
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