- iOS/Objective-C 元类和类别
- objective-c - -1001 错误,当 NSURLSession 通过 httpproxy 和/etc/hosts
- java - 使用网络类获取 url 地址
- ios - 推送通知中不播放声音
如果数组仅包含k ∈ ℕ>0
(k 是常量)个不同的元素,则可以在最坏情况下运行时间 O(n)
对数组进行排序?
假设需要常数时间来比较其中包含 n
元素的数组。
首先我想了解任务,他们想要什么?我理解这个假设。但是 k ∈ ℕ>0
(k 是常数)不同元素的确切含义是什么?
这是否意味着我们得到了一个数组并且它的大小是 k
并且因为它说 ℕ>0
数组大小不能是 0
?那是对的吗?如果是这样,我不太明白为什么他们不直接说 array with n
elements 而不是它。
无论如何,这就是我的理解方式,我会说在最坏的运行时间 O(n)
中不可能对这个数组进行排序,因为如果我们看一下桶排序/基数排序等. 它可以在 O(n*logn)
中完成。
最佳答案
如果您知道这些值,则可以通过将数字放入“桶”来对数组进行排序。对于每个值,您创建存储桶,并在遍历该存储桶时将数字添加到该存储桶。你用所有的数字,而且只有一次,因此它在 O(n)
例如只有0-9的数字,你可以按如下排序
public class SortInBucket {
public static void main(String[] args) {
int[] x = {0,5,1,1,1,1,7,9,3,2,1,2,5,6};
System.out.println("Result of sorting: " + Arrays.toString(sortInBuckets(x)));
}
public static int[] sortInBuckets(int[] arr) {
List<List<Integer>> sortedNumbers = new ArrayList<>();
int[] sortedArr = new int[arr.length];
// create buckets 0 - 9
for (int i = 0; i < 10; i++) {
sortedNumbers.add(new ArrayList<>());
}
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
System.out.println("Found number " + arr[i] + " puting index " + i + " to bucket " + arr[i]);
sortedNumbers.get(arr[i]).add(i);
System.out.println("Bucket " + arr[i] + " is having " +sortedNumbers.get(arr[i]).size() + " numbers now." );
}
System.out.println();
System.out.println("The sortedNumbers (list with buckets) looks like following: " +sortedNumbers );
//just going through buckets and adding its numbers to sortedArr
int sortedIndex = 0;
for (List<Integer> bucket : sortedNumbers){
for (Integer num : bucket){
sortedArr[sortedIndex] = arr[num];
sortedIndex++;
}
}
return sortedArr;
}
}
上面的代码有这样的输出
Found number 0 puting index 0 to bucket 0
Bucket 0 is having 1 numbers now.
Found number 5 puting index 1 to bucket 5
Bucket 5 is having 1 numbers now.
Found number 1 puting index 2 to bucket 1
Bucket 1 is having 1 numbers now.
Found number 1 puting index 3 to bucket 1
Bucket 1 is having 2 numbers now.
Found number 1 puting index 4 to bucket 1
Bucket 1 is having 3 numbers now.
Found number 1 puting index 5 to bucket 1
Bucket 1 is having 4 numbers now.
Found number 7 puting index 6 to bucket 7
Bucket 7 is having 1 numbers now.
Found number 9 puting index 7 to bucket 9
Bucket 9 is having 1 numbers now.
Found number 3 puting index 8 to bucket 3
Bucket 3 is having 1 numbers now.
Found number 2 puting index 9 to bucket 2
Bucket 2 is having 1 numbers now.
Found number 1 puting index 10 to bucket 1
Bucket 1 is having 5 numbers now.
Found number 2 puting index 11 to bucket 2
Bucket 2 is having 2 numbers now.
Found number 5 puting index 12 to bucket 5
Bucket 5 is having 2 numbers now.
Found number 6 puting index 13 to bucket 6
Bucket 6 is having 1 numbers now.
The sortedNumbers (list with buckets) looks like following: [[0], [2, 3, 4, 5, 10], [9, 11], [8], [], [1, 12], [13], [6], [], [7]]
Result of sorting: [0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 5, 5, 6, 7, 9]
正如 J.F. Sebastian 和 Steve314 所提到的,执行此操作的算法称为基数排序(更通用的算法)或计数排序(不是“强”,但更简单,可用于此示例)。
关于arrays - 如果数组有,则可以在 O(n) 中排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37773523/
在使用 requests 库中的状态代码时,我遇到了一些奇怪的事情。每个 HTTP 状态代码都有一个常量,有些具有别名(例如,包括 200 的复选标记): url = 'https://httpbin
这是我得到的代码,但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name
所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上,当我们说算法是 O(n) 时,它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
这是一个快速的想法;有人会说 O(∞) 实际上是 O(1) 吗? 我的意思是它不依赖于输入大小? 所以在某种程度上它是恒定的,尽管它是无限的。 或者是唯一“正确”的表达方式 O(∞)? 最佳答案 无穷
这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗? O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
我正在解决面试练习的问题,但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i
我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢?是指增长率的增长率吗? 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O
我正在编写一个函数,该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
直觉上,我认为这三个表达式是等价的。 例如,如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑),我可以假设这是一个O(nlogn) 算法? 什么是真相?
根据 O'Reilly 的 Python in a Nutshell 中的 Alex Martelli,复杂度类 O(n) + O(n) = O(n)。所以我相信。但是我很困惑。他解释说:“N 的两个
O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
每当我收到来自 MS outlook 的电子邮件时,我都会收到此标记 & nbsp ; (没有空格)哪个显示为?在 <>. 当我将其更改为 ISO-8859-1 时,浏览器页面字符集编码为 UTF-8
我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
我在面试蛋糕上练习了一些问题,并在问题 2给出的解决方案使用两个单独的 for 循环(非嵌套),解决方案提供者声称他/她在 O(n) 时间内解决了它。据我了解,这将是 O(2n) 时间。是我想错了吗,
关于 Java 语法的幼稚问题。什么 T accept(ObjectVisitorEx visitor); 是什么意思? C# 的等价物是什么? 最佳答案 在 C# 中它可能是: O Accept(
假设我有一个长度为 n 的数组,我使用时间为 nlogn 的排序算法对它进行了排序。得到这个排序后的数组后,我遍历它以找到任何具有线性时间的重复元素。我的理解是,由于操作是分开发生的,所以时间是 O(
总和 O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的计算结果是什么? 我在某处看到它的解决方案: O(n(n+1) / 2) = O(n^2) 但我对此并不满意,因为 O(1) = O(2) = co
这个问题在这里已经有了答案: 11 年前关闭。 Possible Duplicate: Plain english explanation of Big O 我想这可能是类里面教的东西,但作为一个自学
假设我有两种算法: for (int i = 0; i 2)更长的时间给定的一些n - 其中n这种情况的发生实际上取决于所涉及的算法 - 对于您的具体示例, n 2)分别时间,您可能会看到: Θ(n)
这个问题在这里已经有了答案: Example of a factorial time algorithm O( n! ) (4 个回答) 6年前关闭。 我见过表示为 O(X!) 的 big-o 示例但
我是一名优秀的程序员,十分优秀!