time-complexity

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對於一項任務，我必須從理論上分析兩種算法（排序）的複雜性來比較它們。然後，我會實施它們，並試圖通過實證確認效率。因此，我分析了兩種算法，並且我知道效率類，但是我在識別基本操作時遇到了問題。有一個提示是我們在選擇基本操作時應該小心，因爲它應該適用於這兩種算法。我的問題是，我不知道爲什麼我應該對這兩種算法採取相同的基本操作。僞 Algo1： //sorts given array A[0..n-1]

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這兩個查詢之間的效率或其他差異是什麼？

我下載了Yelp數據集並將其放入MySQL，因爲我一直在使用的數據集太小而不得不考慮效率。我正試圖清除或意識到不良的SQL習慣，這將導致更大的數據集出現問題。這裏是完全拉動相同的信息從數據庫中的方法有兩種： USE yelp_db; SELECT name, hours FROM business LEFT JOIN hours ON business.id = hours.busine

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PHP的OpenDir vs array_rand

我有一個圖像的目錄，這可能包含從100到成千上萬的圖像的任何地方。我需要從這個目錄中取出81個隨機圖像的樣本（在一個數組中）。我目前使用下面的搶圖像 $locations = 'compressed/'; $images = glob($locations . '*', GLOB_BRACE); $selected = $images[array_rand($images)]; 這種方法

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伸展樹最壞情況下搜索時間

由於伸展樹是一種不平衡二叉搜索樹（brilliant.org/wiki/splay-tree）的，它不能保證的高度至多爲O（log（n））的。因此，我認爲它不能保證O（log（n））的最壞情況搜索時間。但根據bigocheatsheet.com：伸展樹具有O（的log（n））的最壞的情況下搜索時間???

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合併大小爲n的k個排序數組的下界

正如標題所示，我想知道合併k個大小爲n的排序數組的下界的證明是什麼？我知道界限是O（kn * log [k]），但是這是如何實現的？我試着比較使用決策樹對p元素數組進行排序，但我不知道如何實現這個證明。

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heapify堆的時間複雜度是多少

數據結構講義表明heapify的公式爲： T（n）≤T（2n/3）+Θ（1）。但是它說「通過主定理的情況2，T（n）= O（lg n），所以Heapify需要對數時間。」我真的不明白，a，b，c和d的值是什麼，爲什麼這個案例屬於定理的第二種情況，結果是O（lg n）？ THX 主定理是這裏

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搜索重複字符串的複雜性

我有一個任務來查找重複的元素，並寫一個方法來返回一個布爾值。下面的代碼是我所擁有的。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class DuplicateEle { public static void main(String args[]) { String[] arr = { "hell

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查找陣列分區最大（左）<最小（右） - 可能在O（N）時間？

我剛剛嘗試了一個編碼挑戰來編寫一個函數，該函數返回數組數組中所有可能的最短左分區的長度，其所有元素都小於相應右分區中的所有元素。考慮到每月溫度讀數可變，冬季溫度低於所有夏季溫度的規則，給出的情景是找到「冬季」和「夏季」之間的差距。我們可以假設至少有一個正確的分區，目標是獲得最短的冬季。是否可以在O（N）時間內完成此操作，即處理時間隨溫度讀數的數量線性增加？最快的解決方案，我可以拿出必須找到每一

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ruby的.min和.max方法如何工作，以及使用這些方法在數組中查找最小或最大值時的時間複雜度是多少？

上下文：我在查看一個算法問題，以確定max_stock_profit當給定的股票價格數組。我試圖確定所述方法的時間複雜度，並遇到each方法內的陣列上使用的.min。這導致我問這個帖子中題爲問題。一般來說，當簡單地查看.min或.max方法長度1,000,000例如在陣列上，也不會在運行陣列上.min或.max需要線性時間爲O（n），以確定一個最小或最大值，其中n是數組的長度？如果是這樣，那

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最糟糕的shell排序方案：Θ（N^3/2）或O（（NlogN）^ 2）？

我正在尋找殼牌排序的最壞情況。根據this，最壞的情況是O(N^3/2) 但是here，聲稱最壞的情況是O((N log N)^2))。我認爲最壞的情況應該是一個包含奇數位置最大值的序列。然而，一些間隙序列與Θ(N^3/2)複雜性一起引入。我想弄清楚什麼是殼牌排序的實際最壞情況。到目前爲止，根據上述文件，最壞的情況是O((N log N)^2))而不是Θ(N^3/2)。另外，here提出了一