转载:http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/42173751 问题: 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中, 关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少. 解答: 算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然.不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增…

算法和数据结构纷繁复杂,但是对于Linux Kernel开发人员来说重点了解Linux内核中使用到的算法和数据结构很有必要. 在一个国外问答平台stackexchange.com的Theoretical Computer Science子板有一篇讨论实际使用中的算法和数据结构,Vijay D做出了详细的解答,其中有一部分是Basic Data Structures and Algorithms in the Linux Kernel对Linux内核中使用到的算法和数据结构做出的归纳整理.详情参考…

在这一章节的学习中,我们将要学习一个数据结构——二叉树(Binary Tree),和基于二叉树上的搜索算法. 在二叉树的搜索中,我们主要使用了分治法(Divide Conquer)来解决大部分的问题.之所以大部分二叉树的问题可以使用分治法,是因为二叉树这种数据结构,是一个天然就帮你做好了分治法中“分”这个步骤的结构. 本章节的先修内容有: 什么是递归(Recursion)—— 请回到第二章节中复习 递归(Recursion).回溯(Backtracking)和搜索(Search)的联系和区别 分…

剑指Offer--算法复杂度中的O(logN)底数是多少 前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx…

前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx(n))和O(logy(n)),x!=y,我们是在考虑n趋…

A. Associated Vertices 首先求出SCC然后缩点,第一次求出每个点能到的点集,第二次收集这些点集即可,用bitset加速,时间复杂度$O(\frac{nm}{64})$. #include<cstdio> #include<bitset> using namespace std; const int N=10010; int n,m,x,y,i,j,g[N],G[N],v[N*3],V[N*3],nxt[N*3],NXT[N*3],ed; int vis[N],…

对于一个初学者来说,作者的Solutions Manual把太多的细节留给了读者,这里尽自己的努力给出部分习题的详解: 不当之处,欢迎指正. 1.  按增长率排列下列函数:N,√2,N1.5,N2,NlogN, NloglogN,Nlog2N,Nlog(N2),2/N,2N,2N/2,37,N2logN,N3.指出哪些函数以相同的增长率增长. 答:排列如下2/N < 37 < √2 < N < NloglogN < NlogN < Nlog(N2) < Nlog2…

很久没打代码了,不知道为什么,昨天考岭南文化之前突然开始思考起这个问题来,这个问题据说有很多种方法,划分树什么的,不过对于我现在这种水平还是用熟悉的线段树做比较好.这到题今年8月份的时候曾经做过,那个时候是作为对函数式线段树的一个基础题来做的,那个时候不懂,看着别人的代码对拍然后摸索下来,所以到了昨天我就已经彻底忘了,因为代码不是自己写的.昨天想了很久,终于参透了它的精髓. 首先对于给出的a[1]~a[n]这么多个数离散化,然后建立一个线段树,线段树中的结点对应的区间[L,R]表示的是在[L,R…

命题Q.对于一个含有N个元素的基于堆叠优先队列,插入元素操作只需要不超过(lgN + 1)次比较,删除最大元素的操作需要不超过2lgN次比较. 证明.由命题P可知,两种操作都需要在根节点和堆底之间移动元素,而路径的长度不超过lgN.对于路径上的每个节点,删除最大元素需要两次比比较(除了堆底元素),一次用来找出较大的子节点,一次用来确定该子节点是否需要上浮. 对于需要大量混杂的插入和删除最大元素操作的典型应用来说,命题Q意味着一个重要的性能突破(详见优先队列增长数量级表).使用有序或是无序数组的优…

我们这个专题介绍的动态查找树主要有: 二叉查找树(BST),平衡二叉查找树(AVL),红黑树(RBT),B~/B+树(B-tree).这四种树都具备下面几个优势: (1) 都是动态结构.在删除,插入操作的时候,都不需要彻底重建原始的索引树.最多就是执行一定量的旋转,变色操作来有限的改变树的形态.而这些操作所付出的代价都远远小于重建一棵树.这一优势在<查找结构专题(1):静态查找结构概论 >中讲到过. (2) 查找的时间复杂度大体维持在O(log(N))数量级上.可能有些结构在最差的情况下效率将…