big-o

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저는 데이터베이스에 익숙하지 않아 어리석은 질문 인 경우 용서해줍니다. 현대 데이터베이스에서 색인을 사용하여 행에 액세스하면 O (1) 복잡성이 발생합니다. 그러나 다른 열을 선택하기 위해 쿼리를 수행하면 O (1) 또는 O (n)이됩니까? 데이터베이스가 모든 행을 반복해야합니까, 아니면 각 열에 대해 정렬 된 목록을 작성합니까?

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<Object> 구현 목록이 한 번에 가장 빨리 쓰여지고 읽기, 삭제 된 목록은 무엇입니까?

목록이 한 번에 한 요소 씩 작성되고 나중에 나중에 한 요소 씩 읽히는 시나리오에서 가장 빠른 목록 구현 (java)은 무엇입니까? 읽기는 반복자를 사용하여 수행되고 목록은 파기됩니다. get에 대한 Big O 표기는 O (1)이고 Add는 ArrayList에 대해 O (1)이며 LinkedList는 get에 대해서는 O (n)이고 add에 대해서는 O (

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Big O가 로그 일 때를 아는 방법?

내 질문은 게시물 "Plain English Explanation of Big O"에서 발생합니다. 나는 로그의 복잡성에 대한 정확한 의미를 모른다. 시간과 작업 수 사이의 회귀를 계산하고 X 제곱 값을 계산하고 복잡성을 결정할 수 있음을 알고 있습니다. 그러나 나는 그것을 종이에서 빨리 결정할 수있는 방법을 알고 싶다. 어떻게 로그 복잡도를 결정합니까?

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알고리즘의 실행 시간을 모델링하는 방법은 무엇입니까?

어떤 알고리즘 실행 시간 모델이 있습니까? 우리 모두는 mergesort가 bublesort보다 빠르다고 예상하며, mergesort는 bubblesort에 대해 O (n log n)와 O (n)를 비교합니다. 다른 알고리즘 용 경우 등 포인터 디 레퍼런스 어레이 조회, 고정 된 크기의 정수 산술과 같은 다른 작업 (이상이 비교 교환), 카운트 다른 무엇

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'O (N)'유형 물건에 대한 좋은 재교육 과정은 무엇입니까?

대학에서 계산 알고리즘 비용에 대해 모두 배웠지 만 너무 오래 전에 완전히 잊어 버렸습니다. 전체 주제를 다루는 연습의 종류가 있습니까? 나는 내가 지금 기억하고있는 것 이상이있는 것처럼 느낀다. 내 핵심 기술을 새로 고치고 싶습니다.

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O (1) 복잡도를 가진 단일 연결 목록에서 하나의 요소를 삭제하기위한 알고리즘

저는 독일에서 컴퓨터 과학을 전공하고 있습니다. 교수님은 다음과 같은 질문을 생각해 보았습니다 : '하나의 링크 된 목록 (마지막 노드가 아닌 노드)에 대한 참조가 주어졌습니다. 무결성을 유지하면서 복잡성이 O (1) 인 목록에서이 요소를 삭제하는 알고리즘을 제공하십시오. 나는 이것에 대해 생각했지만 꽤 그런 알고리즘은 없다고 확신한다. 링크 된 단일 목록

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자바 스크립트 배열에서 요소를 찾는 효과적인 방법

제목이있는 배열을 사용하고 있습니다. 각 titles 인덱스는 해당 제목에 대한 html을 포함하는 데이터베이스의 id에 해당합니다. 제목 중 하나가 포함 된 문자열이 있다고 가정 해 보겠습니다. title = "why-birds-fly"; titles[] // an array which contains all the titles 내가 할 수있는 해당

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큰 O 표기 숙제 - 코드 단편 알고리즘 분석?

숙제를 위해 다음과 같은 8 개의 코드 조각을 분석하여 실행 시간에 Big-Oh 표기법을 사용했습니다. 아무도 내가 올바른 방향으로 가고 있는지 말해 줄 수 있습니까? //Fragment 1 for(int i = 0; i < n; i++) sum++; I는 단편 3 1 //Fragment 2 for(int i = 0; i < n; i+=2)

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N 항목을 빈 이진 탐색 트리에 삽입

N 항목을 빈 2 진 검색 트리 n^2에 삽입하는 것이 왜 최악입니까? 잔액 수표가 없습니다.

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어떤 것이 더 빠르고/더 안정합니까? 행렬을 뒤집거나 여러 개의 오른쪽이있는 3 개의 선형 방정식 시스템을 해결합니까?

난 I 각 재귀 라운드 해결있어 두 방정식 가지고 X = A - 반전 (B)을 * Y * INV (B) X = X + A '*의 반전 (B) * A, I가 이러한 방식으로 문제 해결 : C의 =의 반전 (B) Y < => BC = Y를, C. D = C INV (B) < => DB = C < = 해결 > B'D '= C', D' E = inv (B) * A