我理解大O符号，但不知道如何计算许多函数的复杂度。特别是，我一直在尝试弄清楚斐波那契数列的朴素版本的计算复杂度：int Fibonacci(int n) { if (n <= 1) return n; else return Fibonac...

我有些困惑，我以为在描述最坏情况的运行时间时要使用大O符号，而Ω符号用于最好情况？能否有人解释一下？ 那么(lg n)不是最好情况吗？(nlg n)才是最差情况？或者我误解了什么？ 证明堆大小为n时Max-Heapify的最坏情况运行时间是Ω(lg n)。（提示：对于具有n个节点的堆...

我遇到了一个与以下问题相关的情况： 我们有一个大小为n的整数数组A，我们有测试用例t，在每个测试用例中，我们都会得到一个数字m和一个范围[s,e]，即我们会得到s和e，并且我们必须在该数组的范围内（A[s]-A[e]）找到最接近m的数字。 您可以假设数组索引从1到n。 例如： A ...

我在阅读关于大O表示法的内容。 所以，任何一个O(N)算法也是一个O(N^2)算法。 这对我来说似乎很令人困惑，我知道大O只提供上限。 但是，一个O(N)算法怎么可能也是一个O(N^2)算法。 是否有任何例子可以说明这种情况？ 我想不出任何例子。 有人能向我解释一下吗？

我在另一个问题中看到有人提到矩阵加法是二次操作，但我认为它是线性的。 如果我把一个矩阵的大小加倍，我需要计算双倍的加法，而不是四倍。 主要分歧似乎在于问题的规模大小。对我来说，这是矩阵中元素的数量。其他人则认为是列数或行数，因此复杂度为O(n^2)。 我认为将矩阵加法视为二次操作是有问题...

我并不陌生于使用正则表达式，我理解它们基于有限状态机的基本原理。 然而，我的算法分析能力不太行，我不太明白正则表达式与基本的线性搜索相比如何。我问这个问题是因为从表面上看，它似乎是一个线性数组搜索（如果正则表达式很简单的话）。 我可以去哪里学习更多关于实现正则表达式引擎的内容？

问题 给定 N 个包含 C 个布尔值的数组。我想把它们组织成一种数据结构，使得可以尽可能快地执行以下操作：给定一个新的数组，如果这个数组是任何存储的数组的“超集”，则返回 true。在此处，“超集”指：如果 B[i] 为真，则 A[i] 对于每个 i 都为真。如果 B[i] 为假，则 A[i...

我在想在以下情况下（在for循环下的if / else语句），复杂度是O(n)还是O(n^2)： for character in string: if character==something: do something else: do s...

如果我们有一个包含 n 个整数的随机数组，需要计算这些整数的总和。 声明：最佳算法可以在 O(n) 的时间内完成此任务。 但是，我认为我们可以在 O(1) 的时间内完成。为什么呢？ 因为我们知道 n 肯定被锁定在某个字段中（因为它是 int 类型且 int 是有限的），这意味着我可以在不...

在Python中，您可以通过以下方式获取两个集合的交集：>>> s1 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} >>> s2 = {0, 3, 5, 6, 10} >>> s1 & s2 set([3, 5, 6]...