本文转载于:https://blog.csdn.net/sky453589103/article/details/51116264 快速排序是一种很快的算法,它平均的时间复杂度WieO(nlgn), 最坏时间复杂度为O(n^2).但是快排有很多改良版,其中一种就是内省式的快排,在STL中的快快排使用的就是这种算法. 1.为什么需要这种算法 因为快排在面对小数组(比如大小为10的数组)且基本有序的情况下,它的表现还没插入排序要好.因为数组的基本有序,使得插入排序不用很多次的执行元素的移动,并且可以

对于斐波拉契经典问题,我们都非常熟悉,通过递推公式F(n) = F(n - ) + F(n - ),我们可以在线性时间内求出第n项F(n),现在考虑斐波拉契的加强版,我们要求的项数n的范围为int范围内的非负整数,请设计一个高效算法,计算第n项F(n).第一个斐波拉契数为F() = . 给定一个非负整数,请返回斐波拉契数列的第n项,为了防止溢出,请将结果Mod . 斐波拉契数列的计算是一个非常经典的问题,对于小规模的n,很容易用递归的方式来获取,对于稍微大一点的n,为了避免递归调用的开销,可以用

这一章比较短! 空间复杂度(space complexity)和辅助空间(auxiliary space)经常混用,下面是正确的辅助空间和空间复杂度的定义 辅助空间:算法需要用到的额外或者暂时的存储空间. 空间复杂度:是指算法所需要的所有存储空间,这是跟输入数据的大小决定的.空间复杂度包括辅助空间和保存输入的存储空间. 如果我们想比较几个标准的排序算法所需要的空间,那么用辅助空间来分析会比空间复杂度好.归并排序用了O(n)的辅助空间.而插入排序和堆排序用的O(1)的辅助空间.但是他们这些算法的空

转自:http://blog.csdn.net/vast_sea/article/details/8167968 看上去似乎任何已知的算法都无法做到,如果谁做到了,那么所有的排序方法:QuickSort,ShellSort,HeapSort,BubbleSort等等等等,都可以扔掉了,还要这些算法干吗阿,呵呵.不过实际上,在数字范围有限制的情况下,是有一个这样的算法的,只需要用一个数组记录每个数字出现次数就可以了. 假定你的数字范围在0到65535范围之内,定义一个数组count[65536](

时间复杂度 参考链接: http://univasity.iteye.com/blog/1164707 空间复杂度 http://blog.csdn.net/booirror/article/details/7707551/ 各种算法的时间空间复杂度 http://blog.chinaunix.net/uid-21457204-id-3060260.html

对于O(1)的空间复杂度要求,不能对链表进行复制等操作,双指针法对处理该类问题比较有效. 同时由于链表头结点的特殊性,可以考虑引入一个空的头结点来辅助操作.

对于单链表来说,判断回文最简单的方法就是遍历链表,将链表中的元素复制到数组中,然后对数组进行判断是否是回文数组,但是这不符合O(1)的空间复杂度. 由于空间复杂度的要求,需要就地操作链表,不能开辟多余的空间来进行处理,因此引入快慢指针来进行操作. 快慢指针: slow 和 fast,每次slow指针前进一步,fast指针前进两步,当遇到指针为空时说明遍历链表完成,此时也就可以找到链表的中心位置. 注意,由于链表的长度可能是奇数也可能是偶数,因此应该做一个判断. 找到链表的中心后,把链表的后半部分

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度   常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(

一.题目理解 题目:数组al[0,mid-1]和al[mid,num-1]是各自有序的,对数组al[0,num-1]的两个子有序段进行merge,得到al[0,num-1]整体有序.要求空间复杂度为O(1).注:al[i]元素是支持'<'运算符的. 数据结构第一章就讲了有序表合并,不过那时候是合并到新表,判断条件是while(i<len1||j<len2),然后把a1或者a2数组(只有一个,因为另一个必定已经完全插入进了c数组,这也是为什么while条件是“或”)后面的元素:如果数据结构

属于空间复杂度(Space Complexity)在很多情况下被错认为是附属空间(Auxiliary Space),下面是附属空间和空间复杂度的定义. 附属空间(Auxiliary Space)是算法使用的额外空间(extra space)或临时空间(temporary space). 空间复杂度(Space Complexity)指的是算法使用的总空间包括输入使用的空间. 空间复杂度包含附属空间和输入使用的空间. 算法对存储空间的需求和解决的问题息息相关.空间复杂度通常用数量级表示,如O(N2

对于常见的排序算法,很难做到在O(n)时间内排序,并且空间复杂度为O(1),这里提供了一种方法可以达到要求. 可以使用哈希排序的思想,也就是将所有的数哈希到哈希表中,实现排序.具体的算法思想是,求出这组数据的最大值和最小值,分三种情况讨论: 1.如果最小值为负数,在哈希的时候把每个数都加上最小值的相反数,作为数组的下标值. 2.如果最小值为0,则直接将每个数作为下标值 3.如果最小值为正数,则将每个数减去最小值作为下标值 综合三种情况,可以归结为一个方法,就是令每个数减去最小值即可. 这样就可以

看上去似乎任何已知的算法都无法做到,如果谁做到了,那么所有的排序方法:QuickSort,ShellSort,HeapSort,BubbleSort等等等等,都可以扔掉了,还要这些算法干吗阿,呵呵.不过实际上,在数字范围有限制的情况下,是有一个这样的算法的,只需要用一个数组记录每个数字出现次数就可以了.   假定你的数字范围在0到65535范围之内,定义一个数组count[65536](这个空间是常量,和n无关,所以是O(1) ),初值全部为0. 那么假设有下面这些数字: 100 200 300

题目:给定一个字符串里面只有"R" "G" "B" 三个字符,请排序,最终结果的顺序是R在前 G中 B在后. 要求:空间复杂度是O(1),且只能遍历一次字符串. 解析:本题的解法类似于快速排序partition算法,对于字符串str,利用两个下标start1,end1,start1初始时指向字符串的头部,end1初始时指向字符串的尾部,当str[start1]!='R',str[end1]!='B'时候,不能简单像原来的partition那样直接

.NET 4.5 这个版本的Array.Sort更改了STL的内观排序算法,那相对于快速排序内观排序到底有什么优化过的呢? 根据维基百科所说,这个排序算法首先从快速排序开始,当递归深度超过一定深度(深度为排序元素数量的对数值)后转为堆排序. 采用这个方法,Introsort既能在常规数据集上实现快速排序的高性能,又能在最坏情况下仍保持 O(N log N) 的时间复杂度. 由于这两种算法都属于比较排序算法,所以Introsort也是一个比较排序算法. 按我的理解可以说是快速排序+插入排序+堆排序

提示:hash表 #include <iostream> using namespace std; #define N 100 #define RANGE 100 int* getRandomArray() { int* randomArr = new int[N]; srand(unsigned(time(0))); for (int i = 0; i < N; i++) { randomArr[i] = rand() % 99 + 1; } return randomArr; } v

参照和学习: https://www.cnblogs.com/AnnieKim/archive/2013/06/15/morristraversal.html 解决的问题:如何使用空间复杂度O(1),来遍历二叉树. 我们通常的办法:是递归或者利用栈的迭代,空间复杂度都为O(logN),虽然已经很完美,但是还有更加美丽和充满艺术感的Morris. Morris解法:首先要面临的问题是,O(1)的空间,遍历的时候怎么回去(常规方法,是利用栈,和递归存储先前信息的能力),我们所知道的二叉树的叶节点,都

这是我BIGO前端面试时,面试官给我出的一道题,题目是长度为N的数组,元素大小范围在[1,N-1],只有一个重复的元素,用O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度找出来这个重复的元素, 大致思路 1.因为总共有N个数,每个数的范围是1到N-1,只有一个重复的数,所以这些数肯定是连续的 2.把对应的数放到与之对应的位置上去    3.因为这些书不包含0,所以可以一直操作arr[0],把arr[0]上的数字放到对应的位置上去,再把那个位置上的数字放到arr[0]上去    4.如此循环操作,当ar

Style:Mac Series:Java Since:2018-09-10 End:2018-09-10 Total Hours:1 Degree Of Diffculty:5 Degree Of Mastery:5 Practical Level:5 Desired Goal:5 Archieve Goal:3 Gerneral Evaluation:3 Writer:kingdelee Related Links: http://www.cnblogs.com/kingdelee/ htt

时间复杂度 算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用“O”表述,使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况 时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位),一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢 print('Hello world') # O(1) # O(1) print('Hello World') print('Hello Python') print('Hello Algorithm') for i in

题目: Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists. 分析:合并两个有序序列,这个归并排序中的一个关键步骤.这里是要合并两个有序的单链表.由于链表的特殊性,在合并时只需要常量的空间复杂度. 编码: public ListNode mergeTwoLists(Li

(1).把输入规模看成x轴,所花时间/空间看成y轴 O(n)就是y=x,y随x的增长而线性增长.也就是成正比,一条斜线. O(1)就是y=1,是一个常量,不管x怎么变,y不变,一条与x轴平行的线. (2).举个简单的例子,要从0加到n,我们会这么写: int sum = 0; for(int i = 0;i<=n;++i) { sum + = i; } 一共算了n次加法,那么就说这个时间复杂度是O(n).当然O(n)的精确的概念是,是n的最高次方,比如,某个计算共计算了3n+2次,那么这个时间复