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
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
原创
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...
原创
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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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/
原创
2022-03-28 11:48:04
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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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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
原创
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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问题：给你两个从小到大的数组a，b。在不申请额外空间下，往a填充a和b合并后的排
原创
2022-12-12 19:27:01
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学习计算机的肯定对各种排序算法都很了解，这里说一下，常用的排序算法有冒泡排序，插入排序，快速排序等， 而Python里的sort排序是一种名为Timsort的排序方法，其时间复杂度为O(n log n)，而且这是一种快速的稳定的排序方法。它的发明者是Tim Peters在2001年为Python创造的一种排序算法。下
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2023-12-18 19:55:44
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字符串循环左移基于以下事实：设str="123456456789"需要往左移动6位，则可分解为：str1=“123456”，str2=“456789”那么str1’=
原创
2023-05-30 16:03:53
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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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在O(1)时间复杂度删除链表节点题目：描述给定一个单链表中的一个等待被删除的节点(非表头或表
原创
2023-06-15 14:04:59
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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
原创
2023-03-09 09:57:06
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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系。其中的n代表输入数据的量。比如时间复杂度为O(n)，就代表数
原创
2022-09-15 14:46:36
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