time-complexity

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一緒に追加された要素のペアが別の整数と等しいかどうかを確認し、それが線形時間で実行されるようにする関数をとる方法？

私はソートされたリストと整数をとり、リスト内の要素のペアの合計が整数に等しいかどうかをチェックする関数をPythonで書く必要があります。また、線形時間（またはO（n）時間）で実行する必要があります。私はタスクを完了する機能を持っていますが、それは二次的な時間で実行されます。ここに私の機能は次のとおりです。 def sum_to_int(l, k): Lst=sorted(l)

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なぜ再発アルゴリズム

QUESTION への代替T（1）私は、アルゴリズムの複雑さを見つけようとしているときに我々はビッグOを推測することができます。アルゴリズムは、再帰的サイズN-1二部分問題を解決した後、時定数の溶液を組み合わせることによって、サイズNの問題を解決します。だから、私は再発を書く： T(n) = 2 * T(n-1) + 1 * O(1) = 4 * T(n-2) + 3 * O(1)

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k <nのアルゴリズム実行時のlog（n）対log（k）

複雑さの解析でlog（k）とlog（n）の違いを理解できない。私はサイズnの配列を持っています。私はアルゴリズムの入力である別の番号k <を持っています（したがって、あらかじめ既知の定数ではありません）。 log（n）対log（k）の複雑さを持つアルゴリズムの例は何ですか？私はlog（n）の複雑さを持つアルゴリズムしか考えられません。たとえば、mergesortは実行時分析（O（nlogn））

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総挿入時間と削除時間

教授：あなたのプログラムは、すべての挿入シナリオと削除シナリオの合計挿入時間と合計削除時間を出力する必要があります。私たちは、それを循環型の単独および二重リンクリストで使用する必要があります。私は時間をどのように見つけることができるのだろうかと思っていた！ありがとうこれは私の出力です。開始で開始ノード100000の追加で循環リンクリストのノード10000の追加を開始でノード1000

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時間の複雑さを検証

だから私はこのコードブロックがあります。 int sum=0; for (int i=1; i<n; ++i){ for (int j=1; j<i*i; ++j){ if (j%i==0){ for (int k=0; k<j; ++k){ ++sum; } } } } を、私は、これは$ O（N^5

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二項係数の時間と空間の複雑さを計算するにはどうすればいいですか？（繰り返し対反復）

これは反復型ですが、再帰関数を呼び出します。それは時間/空間の複雑さに影響を及ぼしますか？ int factorial(int n) { if (n == 1) { return 1; } else { return n * factorial(n - 1); } } int binomial_coefficient_itera

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単純な時間の複雑さO（nlogn）

私はインタビューのためにいくつかのビッグO表記を見直しており、私はこの問題に遭遇します。 for i = 1 to n do: j = i while j < n do: j = 2 * j 単純なのですか？外部ループはnステップを提供する。これらのステップのそれぞれは、j=iという1つのステップO（1）を実行し、その後、whileループに対してj = iステップ

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最長のフレーズ - Pythonのタイムアウト

入力 - 配列/リストA、定数k 出力 - 和< = kの最長のサブリスト/サブアレイの長例えば与えられた私は、可能なボブすなわち配列[1,2,3]そしてk = 3つのサブリスト午前ここ[1],[2],[3],[1,2] 最長サブリストは[1,2] 長 = 2であります発行 - HackerrankにPythonでタイムアウトエラー時間複雑 - ループの1 - O（N）空間複雑 O（

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回文回帰アルゴリズムの時間的可用性

回文を見つけるためにこの再帰関数を記述しました。 def palindrome(string): print("palindrome called with:"+string) if(len(string)<=3): return string[0]==string[-1] else: res=palindrome(string[1:-1])

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T（n）= n/xは$ n $で線形ですか？

私は線形時間アルゴリズムがo（n）で表されることを知っています。 T（n）= n/xは、正の数xに対して$ n $で線形ですか？つまり、n/x = o（n）ですか？