下面这个函数的时间复杂度是O(n)还是O(1)不变？

这个函数的时间复杂度是O(1)不变。

时间复杂度是用来衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的量度。O(1)表示无论输入规模的大小如何变化，算法的执行时间都是恒定的，即常数时间。而O(n)表示算法的执行时间与输入规模成正比，即线性时间。

对于给定的函数，如果它的执行时间与输入规模n无关，即使n变得非常大，函数的执行时间仍然保持不变，那么它的时间复杂度就是O(1)。相反，如果函数的执行时间随着输入规模n的增大而线性增长，那么它的时间复杂度就是O(n)。

在这个问题中，没有给出具体的函数代码，因此无法准确判断函数的时间复杂度。但是根据问题描述，可以推断出这个函数的时间复杂度是O(1)不变，即无论输入规模n的大小如何变化，函数的执行时间都保持恒定。

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建堆时间复杂度是o(n)

堆：有个步骤，建堆和调整建堆：Heap Building 建堆的时间复杂度就是O(n)。 up_heapify() ?...插入删除元素的时间复杂度也为O(log n)。后记：链表基本操作删除和删除，但是堆不一样，你遗忘记地方建堆，然后基本操作删除和删除，这个之前根本没想道过建堆这个步骤。...时间复杂度：（3）堆的插入、删除元素的时间复杂度都是O(log n)；https://stackoverflow.com/questions/9755721/how-can-building-a-heap-be-on-time-complexity...（4）建堆的时间复杂度是O(n)；（5）堆排序的时间复杂度是O(nlog n)； T(Heap Sort) = T(build Heap) + (N-1)*T(down_heapify)...= O(N) + (N-1)*O(logN) = O(N) + O(NlogN) = O(NlogN)

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大家好，又见面了，我是全栈君。 1. 问题描写叙述　　给定一个单链表，推断其内容是不是回文类型。比如1–>2–>3–>2–>1。时间和空间复杂都尽量低。 ---- 2....方法与思路　　1）比較朴素的算法。　　因为给定的数据结构是单链表，要訪问链表的尾部元素，必须从头開始遍历。为了方便推断。...我们能够申请一个辅助栈结构来存储链表的内容，第一次遍历将链表节点值依次入栈，第二次遍历比較推断是否为回文。...时间O(n)和空间O(1)解法　　既然用到了栈，能够想到递归的过程本身就是出入栈的过程，我们能够先递归訪问单链表，然后做比較。这样就省去了辅助空间，从而将空间复杂度降为O(1)。

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数据结构原理：Hash表的时间复杂度为什么是O(1)？

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Python-排序-有哪些时间复杂度为O(n)的排序算法？

烧脑题目：如何在 O(n) 的时间复杂度内按年龄给 100 万用户信息排序？带着这个问题来学习下三个线性排序算法。...你可能会问了，假如桶的个数是 m，每个桶中的数据量平均 n/m, 这个时间复杂度明明是 m*(n/m)*(log(n/m)) = n log(n/m)，怎么可能是 O(n) 呢？...这个问题非常好，原因是这样的，当桶的个数 m 接近与 n 时，log(n/m) 就是一个非常小的常数，在时间复杂度时常数是可以忽略的。...比如极端情况下桶的个数和元素个数相等，即 n = m，此时时间复杂度就可以认为是 O(n)。...根据每一位来排序，我们利用上述桶排序或者计数排序，它们的时间复杂度可以做到 O(n)。如果要排序的数据有 k 位，那我们就需要 k 次桶排序或者计数排序，总的时间复杂度是 O(k*n)。

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在O(1)时间复杂度删除链表节点复制节点的值

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