本文将分享为什么python的list.append的详细内容，并且还将对方法的时间复杂度为O进行详尽解释，此外，我们还将为大家带来关于C++中strstr（）函数的时间复杂度，空间复杂度和算法是什么
本文将分享为什么python的list.append的详细内容，并且还将对方法的时间复杂度为O进行详尽解释，此外，我们还将为大家带来关于C ++中strstr（）函数的时间复杂度，空间复杂度和算法是什么？、Java StringBuilder.setLength（）-时间复杂度为O（1）吗？、java.util.Collections.sort（）方法的时间复杂度是多少？、Python (算法)- 时间复杂度和空间复杂度的相关知识，希望对你有所帮助。
本文目录一览：- 为什么python的list.append（）方法的时间复杂度为O（1）？（python list append复杂度）
- C ++中strstr（）函数的时间复杂度，空间复杂度和算法是什么？
- Java StringBuilder.setLength（）-时间复杂度为O（1）吗？
- java.util.Collections.sort（）方法的时间复杂度是多少？
- Python (算法)- 时间复杂度和空间复杂度
为什么python的list.append（）方法的时间复杂度为O（1）？（python list append复杂度）
从TimeComplexity文档中可以看出，Python的list类型是使用数组实现的。
因此，如果正在使用数组并且进行了一些附加操作，最终您将不得不重新分配空间并将所有信息复制到新空间。
毕竟，这是O（1）最坏的情况吗？
答案1
小编典典如果查看链接文档中的脚注，您会发现它们包含一个警告：
这些操作依赖于“最坏情况摊销”的“摊销”部分。根据容器的历史记录，各个动作可能会花费惊人的时间。
使用摊销分析，即使我们偶尔需要执行昂贵的操作，当您将其视为序列而不是单独进行操作时，我们也可以降低“平均”操作成本。
因此，任何单个操作都可能非常昂贵-O（n）或O（n ^ 2）或更大的值-但由于我们知道这些操作很少见，因此我们保证可以在内部执行一系列O（n）操作准时。
C ++中strstr（）函数的时间复杂度，空间复杂度和算法是什么？
我对在C ++中使用默认的老式strstr（）函数的成本感到好奇。它的时空复杂度是多少？它使用哪种算法？我们还有其他具有最差情况时空复杂度的算法：令n
=字符串长度，m =模式长度
- Knuth-Morris-Pratt算法：时间= O（n + m），空间= O（m）
- Rabin-Karp算法：时间= O（n * m），空间= O（p）（p =组合长度m的p个模式）
- Boyer-Moore算法：时间= O（n * m），空间= O（S）（S =字符集的大小）就时间和空间复杂度而言，strstr（）在任何方面都优于上述算法？
Java StringBuilder.setLength（）-时间复杂度为O（1）吗？
我打算对StringBuilders中的最后一个字符进行很多删除。使用的解决方案sb.setLength(sb.length() -
1);对我来说很好。但是，由于这些删除将处于循环中，因此我需要知道其复杂性。
据我了解，该操作只是减少了StringBuilder对象的一些私有属性，并且不对字符本身执行任何复制/克隆/复制操作，因此它的时间为O（1），应该可以快速运行。
我对吗？
java.util.Collections.sort（）方法的时间复杂度是多少？
我写了以下课程：
public class SortingObjectsWithAngleField implements Comparator<Point> {
public int compare(Point p1,Point p2) {
double delta = p1.getAngle() - p2.getAngle();
if(delta == 0.00001)
return 0;
return (delta > 0.00001) ? 1 : -1;
}
}
然后，在我的main()方法中，我创建了一个，List向其中添加了一些具有“ X”和“ angle”字段的对象。
然后，我使用：
Collections.sort(list,new SortingObjectsWithAngleField());
这种排序方法的复杂性是什么？
Python (算法)- 时间复杂度和空间复杂度
时间复杂度
算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间，时间复杂度常用 “O” 表述，使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况
时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子（单位），一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢
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32
33
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print
(
''Hello world''
)
# O(1)
# O(1)
print
(
''Hello World''
)
print
(
''Hello Python''
)
print
(
''Hello Algorithm''
)
for
i
in
range
(n):
# O(n)
print
(
''Hello world''
)
for
i
in
range
(n):
# O(n^2)
for
j
in
range
(n):
print
(
''Hello world''
)
for
i
in
range
(n):
# O(n^2)
print
(
''Hello World''
)
for
j
in
range
(n):
print
(
''Hello World''
)
for
i
in
range
(n):
# O(n^2)
for
j
in
range
(i):
print
(
''Hello World''
)
for
i
in
range
(n):
for
j
in
range
(n):
for
k
in
range
(n):
print
(
''Hello World''
)
# O(n^3)
|
几次循环就是 n 的几次方的时间复杂度
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1
2
3
4
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n
=
64
while
n >
1
:
print
(n)
n
=
n
/
/
2
|
26 = 64，log264 = 6，所以循环减半的时间复杂度为 O (log2n)，即 O (logn)
如果是循环减半的过程，时间复杂度为 O (logn) 或 O (log2n)
常见的时间复杂度高低排序：O (1)<O (logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3)
空间复杂度
空间复杂度：用来评估算法内存占用大小的一个式子
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a
=
''Python''
# 空间复杂度为1
# 空间复杂度为1
a
=
''Python''
b
=
''PHP''
c
=
''Java''
num
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
]
# 空间复杂度为5
num
=
[[
1
,
2
,
3
,
4
], [
1
,
2
,
3
,
4
], [
1
,
2
,
3
,
4
], [
1
,
2
,
3
,
4
], [
1
,
2
,
3
,
4
]]
# 空间复杂度为5*4
num
=
[[[
1
,
2
], [
1
,
2
]], [[
1
,
2
], [
1
,
2
]] , [[
1
,
2
], [
1
,
2
]]]
# 空间复杂度为3*2*2
|
定义一个或多个变量，空间复杂度都是为 1，列表的空间复杂度为列表的长度
今天关于为什么python的list.append和方法的时间复杂度为O的介绍到此结束，谢谢您的阅读，有关C ++中strstr（）函数的时间复杂度，空间复杂度和算法是什么？、Java StringBuilder.setLength（）-时间复杂度为O（1）吗？、java.util.Collections.sort（）方法的时间复杂度是多少？、Python (算法)- 时间复杂度和空间复杂度等更多相关知识的信息可以在本站进行查询。
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