我发现在大多数情况下，时间复杂度与空间复杂度是相互关联的。例如，在数组遍历中：for i=1 to length(v) print (v[i]) endfor 很容易看出，该算法在时间上的复杂度为O(n)，但我认为空间复杂度也是n（也表示为O(n)？）。 我的问题是：一个算法的时间复...

每当我考虑算法/数据结构时，我倾向于用常数替换log(N)部分。哦，我知道log(N)会发散 - 但在实际应用中有关系吗？ 对于所有实际目的，log(无穷大) 我真的很好奇有哪些现实世界的例子不符合这个规律。 为了澄清： 我理解O(f(N))。 我想知道现实世界的例子，其中渐近...

证明1 + 1/2 + 1/3 + ... + 1/n is O(log n). Assume n = 2^k 我将这个级数代入求和式中，但不知道如何解决这个问题。欢迎任何帮助。

我正在学习《破解编程面试》这本书，遇到了一些问题需要回答，但我需要帮助将我的答案与解决方案进行比较。我的算法是有效的，但我很难理解书中的解决方案，主要是因为我不理解一些运算符到底在做什么。 任务是：实现一个算法来确定字符串是否具有所有唯一字符。如果不能使用额外的数据结构怎么办？ 这是我的解...

我想知道一个switch语句在最坏情况下的运行时间复杂度，假设你有n个case。 我一直认为它是O(n)。但我不知道编译器是否会做一些聪明的事情。如果答案与实现相关，我想了解以下语言的情况： Java C/C++ C# PHP Javascript

n log n > n -- 但这就像是一种伪线性关系。如果 n=10亿，log n ~ 30； 因此，n log n 将是 300亿，即 30 X n，是 n 的阶数。 我想知道在现实生活中，n log n 和 n 之间的时间复杂度差异是否显著。 例如：在未排序的数组中查找第 k ...

我对创建一个类似于栈的Java数据结构感兴趣，该数据结构应尽可能高效地支持以下操作： Push: 在堆栈顶部添加新元素 Pop: 删除堆栈顶部元素 Find-Max: 返回（但不删除）堆栈中最大元素 Find-Min: 返回（但不删除）堆栈中最小元素 这个数据结构最快的实现方式是什么？...

可能是重复问题： 大O符号——大Theta符号和大Omega符号分别代表什么意思？ 我理论上明白，但是我在应用这三个概念时遇到了困难。 在学校里，我们总是使用大O符号来表示算法的复杂度。例如，冒泡排序的复杂度为O(n^2)。 现在，在阅读了一些理论之后，我知道大O并不是唯一的衡量标准...

我对计算机科学还非常陌生。在一堂课的结尾，我的AP计算机科学老师提到，在已排序数组中查找指定值的比较模型是大omega（log n），即Ω（log n），据我理解，这意味着无法以更快的速度完成此任务，最快也只能是O（log n）。这是为什么？

我知道这个算法的大O复杂度是O(n^2)，但我不明白为什么。int sum = 0; int i = 1; j = n * n; while (i++ < j--) sum++; 虽然我们一开始设置了j = n * n，但在每次迭代中我们将i增加而将j减少，所以最终的迭代次数应...