时间复杂度为 O(1) 表示一个算法的执行时间不随输入数据的规模（即问题的大小）变化而变化。换句话说，无论输入数据量多大，算法的执行时间都保持恒定。 理解 O(1) 时间复杂度 要理解 O(1) 时间复杂度，我们可以将其与其他时间复杂度进行比较： O(n)：线性时间复杂度，表示算法的执行时间与输入数
从数组中移除元素，要求时间复杂度为O(N)空间复杂度为O(1)
原创
2021-03-03 15:09:01
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package test;import java.util.HashSet;import java.util.Set;public class Test { public s
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2023-04-25 09:48:58
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常数时间维护最小值：就相当于维护一个前缀最小值数组，即 minn[i] 表示 数组 [0, i] 的最小值 class MinStack { public: /** initialize your data structure here. */ MinStack() { } void push(in ...
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2021-07-24 10:25:00
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-- 11:59:59注意，timediff 的两个参数只能是 datetime/timestamp, time类型的，并且这两个参数类型要相同。即：datetime/timestamp 和 datetime/timestamp 比较；time和 time 相比较。虽然 MySQL中的日期时间类型比较丰富，但遗憾的是，目前(2008-08-08)这些日期时间类型只能支持到秒级别，不支持毫
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2024-06-14 14:28:11
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Candy [leetcode] O(n)时间复杂度，O(1)空间复杂度的方法
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2014-10-27 09:35:00
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**C++**在使用STL时，经常混淆的几个数据结构，map,hash Map,unordered_map事实上，三个容器，有着比较大的区别.Map 内部数据的组织，基于红黑树实现，红黑树具有自动排序的功能，因此map内部所有的数据，在任何时候，都是有序的。 所以复杂度为 O(LogN)Hash map基于哈希表，数据插入和查找的时间复杂度很低，几乎是常数时间，而代价是消耗比较多的内存。底层实现上
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2023-12-18 22:42:04
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解决思路：1.先定义一个数组Arr 然后初始化大小为固定长度：注意：长度必须超过需要排序的数组的长度，不然就没意义了。2.数组初始化全为0.3.遍
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2022-12-29 15:28:12
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1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度有的时候说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。
大O描述的是算法的运行时间和输入数据之间的关系。
2、
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2019-10-14 16:51:00
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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
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2018-01-30 17:38:00
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这些都是算法时空复杂度的表示。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。O(1)解析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...
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2021-11-18 09:24:52
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正文: 开篇我们先思考这么一个问题：一台老式的 CPU 的计算机运行 O(n) 的程序，和一台速度提高的新式 CPU 的计算机运 O(n2) 的程序。谁的程运行效率高呢？ 答案是前者优于后者。为什么呢？我们从时间复杂度分析就可以知道。1、什么是时间复杂度？ &
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2023-11-29 10:39:25
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# Java原地合并两个有序数组空间复杂度O(1)
在程序开发中，有时候需要合并两个有序数组。常见的解决方案是创建一个新的数组，然后将两个数组按照顺序合并到新数组中。但是，这种方法需要额外的空间，空间复杂度为O(n)，其中n是两个数组的长度之和。
本篇文章将介绍一种更高效的方法，即原地合并两个有序数组，同时保持空间复杂度为O(1)。我们将使用Java语言来实现这个算法，并提供详细的代码示例。
原创
2023-08-26 06:09:15
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题目：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。链表结点的定义如下：struct ListNode{ int m_nKey; ListNode* m_pNext;};函数的声明如下：void DeleteNode(ListNode* pListHead, ListNode* pToBeDeleted);分析：这是一道广为流传的Google面试题，
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2010-11-08 10:37:00
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https://blog..net/daijin888888/article/details/66970902 一、算法的时间复杂度定义 在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间
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2018-10-22 12:03:00
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我们在日常生活中如何判断一个算法的好坏呢？那就得先来研究研究算法效率了。一：算法效率算法效率分析分为两种：第一种是时间效率（时间复杂度），第二种是空间效率（空间复杂度）。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高
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2023-08-31 07:20:27
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我们在计算算法的时间、空间复杂度时经常看到O(1)，O(logn), O(n)，O(n*logn)，O(n^2)，O(2^n)，O(n!)之前一直难以直观地明白它们之间究竟差别究竟有多大。下图的横坐标为元素个数，纵坐标为需要的操作个数https://www.bigocheatsheet.com/
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2022-03-28 11:48:04
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查了好多资料，发现还是不全，干脆自己整理吧，至少保证在我的做法正确的，以免误导读者，也是给自己做个记录吧！标题描述： 数组A，长度为n，其中A[0, m-1] 和 A[m, n-1]，都分别有序。将其合并成有序数组A[0,n-1]，要求空间复杂度为O(1)。当初的标题条件是数组分段有序，前后两部分已经有序，如果没有空间复杂度的限制，可以通过建立一个长度为n的空间，然后在O(n)时间内归并成一个有序的数组。（1）直接插入排序常见的比拟排序算法我们都晓得，我们晓得在已经基本排序的基础上，直接插入排序的效率是比拟高的，所以首先我们能想到的就是利用直接插入排序的方法来处理这个问题，时间复杂度T(n)
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2013-05-28 23:56:00
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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
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2024-08-23 15:48:51
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python 里面内置的 in 时间复杂度
今天看之前实现的剑指 offer 的第一题 二维数组中的查找 博文时 javascript:void(0)，有这么一个实现# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# array 二维列表
def Find(self, target, array):
for line in arra
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2023-06-26 10:45:47
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