무엇이 상각 된 복잡성을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 균형 이진 검색 트리 데이터 구조 (예 : 빨강 - 검정 트리)를 가져옵니다. 정상 검색 비용은 자연스럽게 log (N)입니다. 여기서 N은 노드 수입니다. 그러나 오름차순 순서에서 m 개의 검색 시퀀스의 상각 된 복잡성은 무엇입니까? 그냥 log (N)입니까?/m입니까?
바이시클라는 바람의 흐름과 함께 시간당 24 킬로미터로 여행 할 수 있지만 바람에 대해 시간당 12 킬로미터 만 여행 할 수있다. 자전거 타는 사람이 같은 지점에서 시작하여 끝나면 가정합니다. 라이더의 상각 된 여행 요금은 얼마입니까? 답변이 어떻게 도착했는지 이해할 수 없지만 강의 노트를 읽었지만 다소 혼란 스럽습니다. 감사 나는 자전거를 가정하고
여러분이 이미 알고있는 것처럼 생각합니다. 배열의 모든 항목이 0에서 시작하고 각 단계에서 카운터를 1 씩 (0과 1을 바꿈으로써) 증가시킨 다음 k 증분에 대한 상각 된 비용은 O입니다. 케이). 그러나 배열이 n으로 시작하면 어떻게됩니까? 하지만 k (1)의 최대 수는 log (n)이기 때문에 k 증분의 복잡성은 이제 O (log (n) + k) 일 것
정수 배열 (예 : 123, 132, 213, 231, 312, 323)의 다음 사전 순열을 계산하는 알고리즘을 작성했습니다. 나는 코드가 필요하다고 생각하지 않지만 아래에 그것을 포함했다. 나는 O (n)의 최악의 경우 시간 비용을 적절하게 결정했다고 생각하는데, 여기서 n은 배열의 요소 수입니다. 그러나 귀하가 "상각 된 비용"을 사용한다면 평균 비용으
std :: vector에서 뒤에서 삽입 분석 (push_back)은 어떻게합니까? 상각 된 시간은 삽입 당 O (1)입니다. 특히 video in channel9 by Stephan T Lavavej과 in this (17:42 onwards)에서 그는 최적의 성능을 위해 Microsoft의이 방법 구현으로 벡터의 용량이 약 1.5로 증가한다고 말합니다.
피보나치 힙은 CLRS가 어떻게 작동 하는지를 실제로 이해하기 위해 시도 했음에도 불구하고 이해하기 까다로움을 입증합니다. 하지만 일부 질문은 입니다. 왜 t + 2m과 같은 잠재적 인 기능을 선택하겠습니까? 그 추론은 무엇입니까? 노드 마킹의 이유는 무엇입니까? 노드를 루트 목록 등에 넣는 것이 유용하다는 것을 알았지 만 왜 그런 스키마를 생각해 낼 수
내 제목을 매우 서술적으로 만들 수는 없었습니다. 모든 데이터 구조에 대해 특정 상각 된 실행 시간을 갖는 일부 연산을 지원하는지, 최악의 경우 동일한 실행 시간에서 동일한 연산을 지원하는 다른 데이터 구조가 해당합니까? 나는 iterative, ephermal 데이터 구조와 기능적 데이터 구조 모두에 관심이있다. 이 질문에 반드시 질문해야합니다. 정확한
코드의 한 부분에 벡터를 사용하는 것이 효율적인 곳에 응용 프로그램이 있습니다. 그러나 계산 중 일부 요소를 추적해야합니다. Data.Vectors에서 O (n) 상각 연결을 얻을 수 있다고 들었지만 (보통 배열 증가 트릭으로) 나는 올바르게 처리하지 않을 것이라고 생각합니다. 그래서 우리는 다음과 같은 설정을 가지고 말할 수 : import Data.Ve
제안. Stack의 크기 조정 배열 구현에서 부터 시작하는 작업 시퀀스의 평균 배열 액세스 수는 빈 데이터 구조가 최악의 경우 일정합니다. 증명 스케치 각 푸시 (용) 성장 어레이 발생 ( 크기 2N의 크기를 N에서 말하는)는 가장 최근 스택 크기를 k로 성장 의한 N/2 - 1 푸시() 동작을 고려 , k는 N/2 + 2 to N입니다. 평균적으로 4N