假设我们有一个包含n个元素的二叉堆，并希望插入另外n个元素(不一定是连续的)。这将需要多少总时间？ 我认为时间复杂度为theta(n logn)，因为每次插入需要logn时间。

我正在学习随机快速排序算法。我意识到这个算法的运行时间总是表示为“期望运行时间”。 为什么要指定或使用“期望运行时间”？为什么不计算最坏情况或平均情况？

除了主定理、递归树和代换法之外，我不熟悉其他的循环求解技巧。我猜测解决下面这个循环求解式的大O边界并没有使用那些方法: T(n) = T(n-1) + 2T(n-2) + 1

注意：这是《破解程序员面试》第五版中的问题4.3。 问题：给定一个已排序（按升序）的数组，请编写一个算法，创建一个具有最小高度的二叉搜索树。 以下是我用Java编写的解决此问题的算法： public static IntTreeNode createBST(int[] array) ...

我知道如何计算几乎任何选项的时间复杂度（简单函数、带循环的函数等），但我无法确定调用另一个函数的函数的时间复杂度，特别是如果调用函数的函数在循环内部。 我编写了一些函数作为示例。 int g(int k) { int i=0; while(k>0) { i += k...

我发现关于 List.Add() 的渐近复杂度存在很多争议。我怀疑其源头是最坏情况 导致基础数组重新调整大小，逻辑上应该是 O(n) 操作。然而，每次列表空间不足时，数组的大小会增加两倍。这使得需要为 n 个元素调整大小的次数与 log(n) 成比例。 这是否意味着 Add 操作在平均情况下...

有没有一个时间复杂度为O(1)而不是O(n)的Java集合可用于addAll操作？还是我必须自己实现集合？使用高效的链表，Collection1.addAll(Collection2) 操作应该将第二个集合附加到第一个集合，将collection2的第一个节点添加到collection1的最后...

我正在尝试使用大O符号表示法来确定for循环的复杂度。我以前在其他课程中做过这个，但这个更加严格，因为它是关于实际算法的。 代码如下： for(cnt = 0, i=1; i<=n; i++) //for any size n { for(j = 1; j <= i; j...

我可以帮助你翻译。以下是需要翻译的内容： 如何找到 n 选 floor(n/2) 的渐近增长？我尝试使用展开式，得出它等于 [n*(n-1)*........*(floor(n/2)+1)] / (n-floor(n/2))! 有什么想法可以帮助我继续进行吗？ 非常感谢任何帮助，更倾向...

我对此感到非常沮丧。 在CLRS第三版的第95页（第4.5章）中提到，像 T(n) = 2T(n/2) + n lg n 这样的递归无法用主定理解决，因为差异 f(n)/n^(log_b(a)) = (n lg n)/n^1 = lg n 不是多项式。 但是我发现像这个网页底部提到...