Tag: time complexity

LinkedList如何添加（int，E）O（1）复杂度？: 从链表标签维基摘录：链表是一种数据结构，其中元素包含对下一个（以及可选的前一个）元素的引用。链接列表提供在任何位置的O（1）插入和移除，O（1）列表串联，以及前（和可选后）位置的O（1）访问以及下一元素访问的O（1）。随机访问具有O（N）复杂性并且通常是未实现的。（强调我的）我很惊讶地读到这一点 – 如何将列表插入一个复杂度低于简单读取索引的随机索引？所以我查看了java.util.LinkedList的源代码。 add(int, E)方法是： public void add(int index, E element) { addBefore(element, (index==size ? header : entry(index))); } addBefore(E, Entry方法只是指针重新分配，但也有entry(int)方法： if (index = size) throw new IndexOutOfBoundsException(“Index: “+index+ “, Size: “+size); Entry e = header; if (index > 1)) { for (int i = 0; […]

算法 – O（n）中二进制搜索树的每两个节点之间的距离之和？: 问题是找出BinarySearchTree的每两个节点之间的距离总和，假设每个父子对由单位距离分开。每次插入后都要计算。例如： ->first node is inserted.. (root) total sum=0; ->left and right node are inserted (root) / \ (left) (right) total sum = distance(root,left)+distance(root,right)+distance(left,right); = 1 + 1 + 2 = 4 and so on….. 我提出的解决方案：蛮力。脚步：执行DFS并跟踪所有节点： O(n) 。选择每两个节点并使用最低公共祖先方法计算： O(nC2)_times_O(log(n))=O(n2log(n))之间的距离并将它们相加。总体复杂性： -O(n2log(n)) 。 O(nlog(n)) 。脚步：- 在插入之前执行DFS并跟踪所有节点： O(n) 。计算插入节点与之间的距离： O(nlog(n)) […]