n 번째 정수 추구 전력 (logN) 행렬 O의 시간 복잡도 및 N 승 - 코드 세계

n 번째 정수 추구 전력 (logN) 행렬 O의 시간 복잡도 및 N 승

기타 2020-03-25 19:25:57 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/zhengwei223/article/details/78758775

n 번째 정수 추구 전력 (logN) 행렬 O의 시간 복잡도 및 N 승

시간 복잡도 T (n) = O (f (n)) 및 공간 복잡도 S (n) = O (f (n))

K 번째로 작은 값 쌍 (O (N * logN)을 풀기 위해 정렬 됨, O (N)를 풀기 위해 BFPRT)

(자바 버전) 세 번째 질문 제안을 승리 : 함수,에 각 공간의 대체 문자열 구현하십시오 "20 %." 예를 들어, "우리는 행복하다."를 입력, 출력 "우리 % 20아르 % 20happy을.".

쿠폰 승리 - O (1)을 시간 복잡도 스택 구현 분 () 함수

입력 데이터 세트의 복수 개의 정수의 각각의 첫 번째 라인은 m 및 n 후보 MM은 다음 정수 m 행, n은 m의 각 행과 N 화제의 설명에 정의되어 양질의 총 개수 .

버킷 정렬 (카운팅 정렬과 유사) : 시간 복잡도는 O (n), 안정적입니다.

K 시간 복잡도 다수의 이유 룩업 기반 고속 방전이 O 인 (N)

N 개의 출력 라인 전의 C 언어 파스칼 삼각형 (낮은 시간 복잡도)

NB 트리오 : 및 빠른 정렬 및 선택 정렬 삽입 정렬 (특징 : 위치를 정렬의 복잡도 O (n²))

공간적 복잡도의 어레이를 회전시키는 방법은 두 O (1) + O의 공간적 복잡도 1가지 (N)

빠른 정렬 | C++ | 시간 및 공간 복잡도

반대로 할 필요 노드 K의 수보다 최종적 이하; 구간에서 역방향 역순으로 각 단일 연결리스트의 노드 (k)는 새로운 목록을 인쇄 요청 시간 복잡도는 O (N)이고, 추가 공간 복잡도는 O (1) .

O의 단일 쇄 역방향 시간 복잡도 (N)

빠른 정렬 : 분할 전략, 참조 번호 선택 전략, 튜닝, 평균 시간 복잡도, 구현 세부 사항 도출

방법을 이해하는 것이 "우리가 성숙 시간 복잡도를하는 것은 어떤 배열의 k 번째로 큰 수의 O (n)이 알고리즘이다"

우리는 알고리즘에 의해, 여러 가지 양 및 음의 정수 배열이있다 가정하면, [] 바이 얼굴 질문 의논 이제 어레이의 왼쪽 포지티브 모두 마이너스의 수이고, 보장되도록하는 부재의 음과 양의 요소 간의 상대적인 위치 변경. 시간적 복잡도 요구 사항 : O (N), O (1) ...

근사 정렬 순서 (즉, 적은 소자 수를 제거한 후 K와 K << N의 정렬 된 서열이다), 시험 분석 직접 삽입 정렬, 정렬 선택 위조는 시간 복잡도 분류

n번째 자식 및 n번째 유형의 세부 정보

병합 정렬 및 시간 복잡도 분석

분할 및 정복 아이디어 : 이동과 시간 복잡도를 정렬

승 작은 세부 사항을 오해 / 중첩에 대한 루프 시간 복잡도 분석 ... O (N)를 알려 O (n²) 분리하는 방법

왜 루프 2의 시간 복잡도뿐만 O (N2 ^ N)인가?

파이썬, 입력 N 및 난수를 추구하기 전에;

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힙 관련 문제 및 2차 결론에 대한 생각 힙 정렬의 시간 복잡도 찾기

의 n 번째 전력에 대한 빠른 알고리즘의 효율적인 설계를 추구

사라지는 숫자 (시간 복잡도 O (N) 필요)

[자바] 456. 132 모드 --- 시간 복잡도 O (N ^ 2)! ! !

길이 N의 배열이 주어지면, 더 많은 N / 번호 2, N / 3 필요한 시간 복잡도가 O (N)보다 공간적 복잡도가 O이 나타나 발견 (1)

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