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最新推荐文章于 2022-07-07 15:54:22 发布
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分类专栏： java git 文章标签： git
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huoyan403/article/details/73467496
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归并排序，空间复杂度O(1)的实现
qiaofangjie的专栏
05-12 9973
这是2012年百度实习生笔试的题目，当时没有想明白。题目大概是这样的：数组A，前面一段是L1，后面一段L2。两个有序序列L1和L2，利用归并排序的merge，将数组A排序。要求：空间复杂度为O(1) 思路：利用原数组A的空间，两个下标i和j分别遍历L1和L2。注意：当L2当前元素较小时，会覆盖L1的元素。可以利用插入排序，将arr[j]插入到L1中。 程序c++实现： #include
算法的时间复杂度和空间复杂度
l_shadow_m的博客
07-07 4808
算法的时间复杂度和空间复杂度
时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)的排序
星星之火
10-24 1745
貌似是个老题目，巧用下标。 题目描述： 有1,2,....一直到n的无序数组,求排序算法,并且要求时间复杂度为O(n),空间复杂度O(1),使用交换,而且一次只能交换两个数. 考虑到平时接触最多的几种排序，时间复杂度都没有O(n)的，看看题目，它也有它的特殊的地方， 待排序的数组为1。。。n，可用下标处理。具体如下： void MySort(int a[], int n) {
o(1)空间复杂度的归并排序
ahesihua的博客
05-07 419
http://blog.youkuaiyun.com/xiaonamylove/article/details/3939965
归并排序空间复杂度O(1)的实现
qfzxhy的博客
06-27 7680
正常的归并排序是利用分治法，即分解，解决，合并/* tmp_array[]：辅助数组。 left_pos：数组左半部分的游标 left_end：左边数组的右界限 */ void Merge(int array[], int tmp_array[], int left_pos, int right_pos, int right_end) { int i, left_end, num_eleme
php strlen算法复杂度为O(1)
KKL_renwu的专栏
10-05 1013
php中strlen() 函数用于得出字符串的长度，事实上它的复杂度不是想象中的O(n)，而是一个线性级别的O(1)原因如下：php变量的基本数据结构为一个叫zval的结构体，结构体中有一个专门的参数：Z_STRLEN 记录字符串的存储长度，所以strlen函数是直接取出的这个值，算法复杂度=O(1)
各种排序算法时间复杂度1
08-03
- 空间复杂度则描述了算法执行期间所需的额外存储空间，如O(1)、O(log2N)、O(N)等。 在实际应用中，根据数据规模、稳定性需求以及可用内存等因素，会选择不同的排序算法。例如，对于小规模数据，插入排序可能是首选...
时间复杂度为O(N*logN)的排序算法
leigh的博客
03-13 1028
归并排序 这里用递归实现了归并排序，左边排序->右边排序->让其整体有序。 让其整体有序的过程中使用了排外序的方法。即构造一个新的数组，比较对i, j所指向的数字进行大小比较，如果arr[i] >arr[j]，则将arr[i] 的值复制到新数组中，i + 1，j 不变。这样依次遍历，直到 i 或 j 到达临界点，跳出循环。将剩余部分直接拷贝到新数组中。 根据 master ...
数据结构【时间复杂度、空间复杂度--1】
我心如火
04-20 2846
本期知识：什么是数据结构？.算法的复杂度，时间复杂度概念及其例题讲解，空间复杂度概念及其例题讲解，常见时间复杂度以及复杂度oj练习
LeetCode ——single-number 从一个数列中找出只出现一次的数，不借助额外内存，时间复杂度O（n）
Emma__M的博客
06-14 337
LeetCode ——single-number 题目描述： Given an array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one. Note: Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you imp...
LeetCode 1122. 数组的相对排序（python）
weixin_44740082的博客
07-28 558
题目链接 题目描述： 给你两个数组，arr1 和 arr2， arr2 中的元素各不相同 arr2 中的每个元素都出现在 arr1 中 对 arr1 中的元素进行排序，使 arr1 中项的相对顺序和 arr2 中的相对顺序相同。未在 arr2 中出现过的元素需要按照升序放在 arr1 的末尾。 示例： 输入：arr1 = [2,3,1,3,2,4,6,7,9,2,19], arr2 = [2,1,...
【数组 双指针】lc88. 合并两个有序数组 不使用额外空间巧解
AlexanderRon的博客
11-27 836
思路非常的巧妙。需求是合并两个数组并且放在第一个数组中。 解法：为了减少不必要的挪动，先从后向前去判断谁大，谁大谁先放进去，不仅不需要判断第一个数组是否遍历完了（因为把nums2遍历完的情况就是nums1中剩下的元素都比nums2[0]小），而且不需要使用额外的内存空间。 但要是需要该方法返回一个数组的情况下，还是需要使用传统方法从前向后遍历的。具体情况因题而异。 class Solution { public void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2,
不用辅助空间的归并排序
weixin_33725722的博客
03-03 1085
题目要求：合并两个已有序序列为A[0…i],A[i+1…N-1] 为A[0...N-1], 要求不用或者只使用常量辅助空间 为叙述方便，表示A[0…i]为a[0..n-1]，A[i+1…N-1]为b[0…m-1]，问题实际上是使用常数辅助空间的归并排序 不用辅助空间的归并排序 思路如下：如果a[0] 小于b[0],问题变为合并a[1..n-1]和b[0…m-1],还是同一个问题迭...
算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义
heihei2017的博客
10-28 8184
时空复杂度概述 首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用： 时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量； 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间； 时间和空间都是计算机资源的重...
不使用额外空间交换两个数
Lhw_666的博客
02-28 286
方法一 a = a + b; b = a - b; a = a - b; 方法二 a = a ^ b; b = a ^ b; a = a ^ b;
时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)
luzhensmart的专栏
02-22 8194
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。 　　是最低的时空...
merge两个数组，不用额外空间
stay hungry,stay foolish
12-11 1444
方法： 1、把大数组的数往后移动n的位置，然后两数组从前往后合并 2、把指针定位在m+n处，两数组从后往前合并 /* Assuming -1 is filled for the places where element is not available */ #define NA -1 /* Function to move m elements at the end of arra
【数据结构】对一个数组按给定的下标排序，仅使用两两交换的方式，要求不能对数组进行扩容尽可能使用额外少的空间
pointer_y的博客
12-15 795
题目描述：     对一个数组按给定的下标排序，仅使用两两交换的方式，要求不能对数组进行扩容尽可能使用额外少的空间。 例如：原数组为：A,B,C,D,E,现给定新的位置为：3,0,1,4,2，那么排序后为D,A,B,E,C。 问题分析：     为什么分类为数据结构，因为其实这个题就是快排的挖坑法的变形。如果你还不清楚什么是快排的挖坑法：参见这里。 解决思路：     保存第一个位
归并排序C实现-空间复杂度O1
kimili1987的专栏
09-29 2532
不喜欢一般的归并排序算法中的合并部分，虽然简单，但是需要先拷贝两个需要归并的有序数组，麻烦。借鉴插入排序的思想，实现归并，空间复杂度为O(1)。 相关链接： http://baike.baidu.com/view/90797.htm http://www.cnblogs.com/jillzhang/archive/2007/09/16/894936.html http://www.
常用排序算法性能比较及时间复杂度分析
直接选择排序的时间复杂度为O(n^2)，因为它需要进行n-1次选择操作。 堆排序（Heap Sort）是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，它利用了大顶堆或小顶堆的特性来快速定位最大或最小的元素。它的时间复杂度为O...
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