O(n)和O(log(n))的区别是什么 - 哪个更好，O(log(n))到底是什么？
这是我学习数据结构的第一门课程，每节课/助教讲座中我们都会谈到O(log(n))。也许这是一个愚蠢的问题，但我很希望有人能够解释一下它到底是什么意思！
Python字典键值. "In"操作的时间复杂度
我有一个好奇的问题，主要是想满足自己对这个主题的好奇心。 我正在编写一些使用SQlite数据库后端的大型Python程序，并将来会处理大量记录，因此我需要尽可能地进行优化。 对于一些函数，我正在搜索字典中的键。我一直在使用“in”关键字进行原型设计，并计划稍后返回并优化这些搜索，因为我知道...
实现一个队列，其中push_rear()、pop_front()和get_min()都是常数时间操作。
我遇到了这个问题：实现一个队列，使得push_rear()、pop_front()和get_min()的时间复杂度都为常数级别。 我最初想到使用最小堆数据结构来实现get_min()，因为它的复杂度为O(1)。但是push_rear()和pop_front()的复杂度将会是O(log(n))...
为什么通过键访问字典元素的时间复杂度是O(1)，即使哈希函数不是O(1)？
我知道你可以通过键来访问你的集合。然而，哈希函数本身在幕后执行了许多操作，是吗？ 假设你有一个非常有效的好哈希函数，它仍然可能需要执行许多操作。 这可否解释一下？
multiset、map 和 hash map 的复杂度
我想了解在Big O符号表示法中，STL multiset、map和hash map类的复杂度情况，包括: 插入条目 访问条目 检索条目 比较条目
为什么O(n)比O(nlog(n))更好？
我刚刚发现了一个奇怪的事实，在普通的数学中，n*logn 将小于 n，因为 log n 通常小于 1。 那么为什么 O(nlog(n)) 大于 O(n) 呢？（即为什么认为 nlogn 花费的时间更长） 大 O 表示法遵循不同的系统吗？
O(N)的意思是时间复杂度为N。
可能是重复问题： 什么是大O符号？你使用它吗？ 大家好， 这是一个相当基础的可伸缩性符号问题。 最近我在一篇文章中收到了一条评论，说我的 Python 有序列表实现“但要注意你的‘有序集合’实现对插入的时间复杂度是O(N)”。 这很好，但我不确定这是什么意思。 我见过类...
列表切片的时间复杂度（Big-O）
假设我有一个 Python 列表 my_list，其中包含 N 个元素。要获取单个元素，可以使用 my_list[i_1] 获取索引为 i_1 的元素。此外，Python 列表还支持对列表进行切片操作，如 my_list[i_1:i_2]，表示获取从索引 i_1 到 i_2 的子列表。对于大小...
空算法的时间复杂度是否为O(0)？
因此，考虑以下程序： 这个程序的时间复杂度是O(0)吗？换句话说，0是O(0)吗？ 我认为在单独的问题中回答这个问题会阐明这个问题。 编辑：这里有很多好答案！ 我们都同意0是O(1)。 问题是，0也是O(0)吗？