設前k個操作需要O(k)時間，複製也需要O(k)時間，一共是O(2k)，設爲一次操作
共進行n/k次操作
所以時間爲n/k*O(2k)=O(n)
本文根據算法導論第三章總結，但其中加入了我對本章的一些補充，並且配合算法導論習題進行講解。 相信本文會讓你對漸近記號有更深入地理解。 一、定義介紹 對於某個比較簡單的算法，我們有時候確實能夠精確地分析出算法的複雜度，比如算法複雜度爲
《算法導論》第三版9.1-1 把n個元素分成一對對，每一對進行一次比較得出一個較小值，這是第一輪篩選，以此類推，一共進行⌈ lgn⌉ 輪篩選，n-1次比較。第二小的元素一定在某一輪篩選中與最小的進行比較被PK掉了，但是不能確定是
文章目錄序言什麼是二叉搜索樹查詢二叉搜索樹查找最大關鍵字元素和最小關鍵字元素前驅和後繼插入和刪除插入刪除總結 序言 搜索樹數據結構支持許多動態集合操作，包括：SEARCH, MINIMUM, MAXIMUM, INSERT, D
文章目錄序言直接尋址表散列表通過鏈接法解決衝突散列函數除法散列法乘法散列法全域散列表開放尋址法線性探測法平方探測法雙重散列法 序言 許多應用需要一種動態集合結構，他至少支持插入，查找，刪除等字典操作。而散列表就是一種實現字典操作
序言 快速排序，顧名思義就是具有較快的排序速度，它利用了跟歸併排序一樣的分治思想。它同時是一種原址性的排序方法，最好情況下的時間複雜度爲O(nlgn)， 最壞情況下的時間複雜度爲O(n2)。 快速排序的描述 快速排序利用的是分治
序言 書中介紹動態規劃比較複雜，看得不是特別地懂，我將從我自己理解的動態規劃來做一些記錄和介紹。 什麼是動態規劃 在說動態規劃之前，我們先談一談斐波那契數列。斐波那契數列是第n個元素和第n-1個和第n-2個元素之和即 f(n) =
文章目錄序言排序算法的下界決策樹模型（decision-tree model）最壞情況的下界計數排序基數排序桶排序結語 序言 前面的章節主要講述的排序算法都是通過比較來得到已排序好的數列，我們通常稱這一類排序算法爲比較排序。比如
文章目錄序言棧和隊列棧隊列鏈表鏈表的搜索鏈表的插入鏈表的刪除指針和對象的實現對象的多數組表示對象的單數組表示有根樹的表示二叉樹分支無限制的有根樹 序言 在本章中，我們將會討論如何使用指針的基本數據結構來構造動態集合，下面主要介紹
拿下面一道入門並查集的題作爲例子 重點在於father數組、getFather函數、union函數 這篇博文的目的是記錄下並查集的模板！ 題目背景 若某個家族人員過於龐大，要判斷兩個是否是親戚，確實還很不容易，現在給出某個親戚關係圖，
題目描述 輸入格式 第一行： 樹的中序遍歷 第二行： 同樣的樹的前序遍歷 輸出格式 單獨的一行表示該樹的後序遍歷。 輸入輸出樣例 輸入 #1複製 ABEDFCHG CBADEFGH 輸出 #1複製 AEFDBHGC 模板如下：重在
長期以來，我對於是否要在博客上寫非技術類的東西取決不下。同是從0開頭學習技術，一定會遇到許多相似的問題，我把它們記下來，還會給人以幫助。但是非技術類的東西，寫了也是給自己看的，在沒有從“對小我的思考”轉變爲“對大我的思考”之前(看了劉未鵬
源碼下載。看書看到第二部分了——排序，排序的算法主要有插入排序，歸併排序，冒泡排序，堆排序，快速排序，計數排序，基數排序和桶排序，本文就先講插入排序，歸併排序和冒泡排序。 冒泡排序——它重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個
堆排序是一種很常見的排序方法，它的思想是利用數據結構--堆。具體的實現細節： 1. 構建一個最大堆。對於給定的包含有n個元素的數組A[n]，構建一個最大堆（最大堆的特性是，某個節點的值最多和其父節點的值一樣大。這樣，堆中的最大元素存放在根
算法導論第三版，9.3 import random import math #returns the number of elements that smaller than x #the input is A[p...r] in
算法導論第三版，9.3-8 算法： 如果兩個數組長度爲1，選出較小的那個一個 否則，取出兩個數組的中位數。 取有較大中位數的數組的低區和較低中位數數組的高區，組合成新的長度爲n的數組。 找出新數組的中位數 思路： 既然用遞
