是否有O(1/n)的算法？ 或者有比O(1)更小的算法吗？

我更想知道这对我的代码意味着什么。我理解数学概念，但是在理解概念上有些困难。例如，如果在数据结构上执行O（1）操作，则我理解它必须执行的操作数量不会增加，因为有更多的项。而O（n）操作意味着您将对每个元素执行一组操作。能否有人在这里填空？ 那么O(n^2)操作究竟会做什么？ 如果一个操作是...

我需要证明 log(n!) = Θ(n·log(n))。 提示说我应该用 nn 来证明上界，并用 (n/2)(n/2) 来证明下界。这对我来说似乎并不是那么直观。为什么会这样呢？我确实可以看到如何将 nn 转换为 n·log(n)（即在等式两边取对数），但这有点像倒推。 应该采取什么正确的...

如果我有一个 R 的列表mylist，你可以这样将一个项目obj添加到它中：mylist[[length(mylist)+1]] <- obj 但肯定有更紧凑的方法。当我刚开始学习R时，我尝试写 lappend()，像这样：lappend <- function(lst, obj)...

在IT技术中，是否存在任何情况，您更倾向于使用时间复杂度为 O(log n) 的算法，而不是时间复杂度为 O(1)的算法？或者更喜欢使用时间复杂度为 O(n) 而不是 O(log n)的算法呢？ 您有任何例子吗？

我相信有一种方法可以在O(n)的时间复杂度内找到长度为n的未排序数组中第k大的元素。也许这个复杂度是“期望” O(n) 或者其他的。我们如何做到这一点呢？

我对大 O、大 Omega 和大 Theta 记号之间的区别感到非常困惑。 我知道大 O 是上界，大 Omega 是下界，但是大 Theta 到底代表什么？ 我读过它表示紧密界限，但是这是什么意思？

今天早上，我的同事们讨论了排序算法，让我回忆起了大学的日子。我们谈论了我们最喜欢的算法，比如StupidSort，其中一位同事确信我们见过一个时间复杂度为O(n!)的排序算法。这让我开始寻找我能找到的“最差”的排序算法。 我们假设完全随机的排序会很糟糕（即随机排列元素-是否有序？不是？再次随...

我可能很快就要教授一门“Java速成班”。虽然可以假设观众知道大O符号，但不能假设他们知道各种集合实现上各种操作的顺序。 我可以花时间自己生成概述矩阵，但如果公共领域已经有了，我肯定想重复使用它（当然要给予适当的信用）。 请问有任何指针吗？

我在SO上看到一些有关Java哈希表及其O(1)查找时间的有趣说法。有人能解释下为什么会这样吗？除非这些哈希表与我曾经接触过的任何哈希算法大不相同，否则必定存在包含冲突的数据集。 如果是这样，查找时间将会是O(n)而不是O(1)。 有人能解释一下它们是否真的是O(1)，如果是，它们是如何做...