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我试图在 O(n) 或 O(n log n) 中找到一种方法，以在以下情况下返回输出。如果我有一个包含 n 个元素的集合，我需要找到集合中的最小数字集合，这些数字加起来等于给定的数字。
例如，A=[0,9,1,2,5,4]，如果给定 q=6，那么我可能的组合是:(2+4)，(1+5)，如果没有合适的子集，应该返回 null找到了吗，这不是作业题，我只是想学习好的编程方法。
最佳答案
一般问题是 http://en.wikipedia.org/wiki/Subset_sum_problem .
据我们所知，没有解决该问题的多项式速度算法，而且据信也不存在。但是，存在一些很好的近似方法。
关于algorithm - 是否可以在线性时间 O(n) 或 O(nlogn) 中计算，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14949103/
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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？
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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
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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(
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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！