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将判断 NSArray 数组是否包含指定元素的时间复杂度从 O(n) 降为 O(1)

前言 NSArray 获取指定 元素 的位置 或者 判断是否存在指定的 元素 的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。...当我们需要频繁进行该操作时，可能会存在较大的性能问题。 该问题背后的原因很简单。官方文档明确指出 NSArray 从第 0 位开始依次判断是否相等，所以判断次数是 n （n 等于数组长度） ?...image 本文会介绍一个特别的方案，通过将数组转为字典，我们可以将时间复杂度降低到 O(1) 级别。...php 中的数组 首先，我们先对 php 的数组进行一些了解 在 php 中，数组提供了一种特殊的用法：关联键的数组。...： 字典的 键 是数组存储的 元素 该设计方式可以保证后续通过 objectForKey: 判断是否存在指定的 元素 字典的 值 是 数组的 索引值 该规则保证字典可以恢复为数组 // 将数组转为字典

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- 从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的

题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...O(n^2), 空间复杂度为O(n) 代码如下： //O(N^2)time //O(N)space void test(int n, int m) { List list...， Knuth 和 Durstenfeld 在Fisher 等人的基础上对算法进行了改进，在原始数组上对数字进行交互，省去了额外O(n)的空间。...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。...时间复杂度为O(n), 空间复杂度为O(n) //O(N)time //O(N)space void knuth(int n, int m) { int[] arr = new int[n];

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    给我 O(1) 时间，我能查找删除数组中的任意元素

    根据上面的分析，对于getRandom方法，如果想「等概率」且「在 O(1) 的时间」取出元素，一定要满足：底层用数组实现，且数组必须是紧凑的。...这样我们就可以直接生成随机数作为索引，从数组中取出该随机索引对应的元素，作为随机元素。 但如果用数组存储元素的话，插入，删除的时间复杂度怎么可能是 O(1) 呢？ 可以做到！...对数组尾部进行插入和删除操作不会涉及数据搬移，时间复杂度是 O(1)。 所以，如果我们想在 O(1) 的时间删除数组中的某一个元素val，可以先把这个元素交换到数组的尾部，然后再pop掉。...聪明的解法类似上一道题，我们可以将区间[0,N)看做一个数组，然后将blacklist中的元素移到数组的最末尾，同时用一个哈希表进行映射： 根据这个思路，我们可以写出第一版代码（还存在几处错误）： class...2、如果要保持数组元素的紧凑性，可以把待删除元素换到最后，然后pop掉末尾的元素，这样时间复杂度就是 O(1) 了。当然，我们需要额外的哈希表记录值到索引的映射。

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    【算法题】输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素

    题目描述 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素。例如： array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] n = 31 则结果应该输出1, 30 顺序不重要。...package com.light.sword; /** * @author: Jack * 2021/4/21 下午7:51 * * 输入一维数组array和n，找出和值为n的任意两个元素...例如： * array = [2, 3, 1, 10, 4, 30] * n = 31 * 则结果应该输出1, 30 顺序不重要 * 如果有多个满足条件的，返回任意一对即可 */ public......... (3)如此继续，知道比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成 (4)在上面一趟比较完成后，最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以在比较第二趟的时候，最后一个数是不参加比较的...(5)在第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中倒数第二大数，所以在第三趟的比较中，最后两个数是不参与比较的。 (6)依次类推，每一趟比较次数减少依次

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    c++反转链表中m位置到n位置的元素_环形数组最大子数组

    给定一个由整数数组 A 表示的环形数组 C，求 C 的非空子数组的最大可能和。 在此处，环形数组意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。...（形式上，当0 = 0 时 C[i+A.length] = C[i]） 此外，子数组最多只能包含固定缓冲区 A 中的每个元素一次。...2,3,-2] 输出：3 解释：从子数组 [3] 得到最大和 3 示例 2： 输入：[5,-3,5] 输出：10 解释：从子数组 [5,5] 得到最大和 5 + 5 = 10 示例 3： 输入：[3...,-1,2,-1] 输出：4 解释：从子数组 [2,-1,3] 得到最大和 2 + (-1) + 3 = 4 示例 4： 输入：[3,-2,2,-3] 输出：3 解释：从子数组 [3] 和 [3,-2,2...] 都可以得到最大和 3 示例 5： 输入：[-2,-3,-1] 输出：-1 解释：从子数组 [-1] 得到最大和 -1 题解 求前缀和，对于每一个j,找到[j – k,j)中最小的sj,所以可以想到使用滑动窗口求解

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    2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值

    2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值”元素。...你会得到一个整数数组 nums 和一个二维数组 queries。需要处理两种操作： 1.queries[i] = [1, li, ri]：计算子数组 nums[li..ri] 中的峰值元素数量。...2.queries[i] = [2, indexi, vali]：将 nums[indexi] 的值更改为 vali。 最终，你需要返回一个数组 answer，其中依次包含了每一次第一种操作的结果。...请注意，子数组的第一个和最后一个元素不被视为峰值元素。 3 <= nums.length <= 100000。 1 中峰值元素的数目为 0 。 第三个操作：第二个 4 是 [4,1,4,2,1] 中的峰值元素。

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    基本算法-分而治之

    合” 分治法特征 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质。...利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 第一条特征是绝大多数问题都可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加； 第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用...分治法例子： 一、对数组进行快速排序 时间复杂度O(nlogn) pivot枢纽，low和high为起点终点 ''' #划分分区（非就地划分） def partition(nums=list):...#O(nlogn) #基本子算法（内置算法） #虽然也可以处理大数组，这里用于解决分治问题规模小于2时候 def get_max(nums=list): return max(nums) #...# 分解（子问题规模为 n/2） left_list, right_list = nums[:n//2], nums[n//2:] # 递归（树），分治 left_max

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    【优选算法篇】分治策略，速战速决：快速选择排序的神奇之处（下篇）

    大多数情况下，快速选择排序的时间复杂度为 O(n)，比起需要完全排序的 O(n log n) 快速排序来说要高效得多。...2.3.5 总结 快速选择算法（Quick Select）：时间复杂度为 O(n)（平均情况），适用于大多数情况，避免了不必要的排序。...遍历整个数组需要 O(n) 次操作。 因此，总时间复杂度为 O(n log k)。 空间复杂度： 使用一个大小为 k 的堆，空间复杂度为 O(k)。...最坏情况下，时间复杂度为 O(n^2)，但通过随机选择基准元素可以避免最坏情况，因此大多数情况下是 O(n)。...优点： 效率高：由于快速选择算法的平均时间复杂度为 O(n)，该方法在实际应用中通常表现很好，尤其是当 k 比较小或者数组很大的时候。

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    【优选算法篇】揭秘快速排序：分治算法如何突破性能瓶颈（上篇）

    1.4.1 时间复杂度分析： 最优情况下，快速排序的时间复杂度是 O(n log n)，即每次分割都能将数组对半分。 最坏情况下（例如每次都选择最小或最大元素作为基准），时间复杂度为 O(n²)。...通过这三个指针的移动，逐步调整数组元素的顺序。 具体步骤如下： 初始化指针： left: 用来标记当前数组中 0 的末尾。初始值为 -1。 right: 用来标记当前数组中 2 的起始位置。...这个方法的时间复杂度通常为 O(n log n)，空间复杂度为 O(log n)（递归调用栈的空间）。...3.3.2 解法 3：归并排序 归并排序是一种典型的分治算法，时间复杂度始终为 O(n log n)，并且在最坏情况下也能保持这种性能。归并排序的空间复杂度较高，需要 O(n) 的额外空间。...最后​​​​​​​ 快速排序 是一种高效的排序算法，通过分治法和基准元素的选择，具有平均 O(n log n) 的时间复杂度。

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    数据结构与算法 --- 排序算法（三）

    「时间复杂度」： 最好情况时间复杂度： O(nlogn) 在最好的情况下，快速排序的时间复杂度为 O(n log n) 。这种情况发生在每次划分时，待排序数组恰好被平均地分成两个大小相近的子数组。...最坏情况时间复杂度： O(n^2) 在最坏的情况下，快速排序的时间复杂度为 O(n^2) 。这种情况发生在每次划分时，待排序数组中的元素都被划分到了同一侧，导致一侧的子数组非常大，另一侧为空。...这样就会导致快速排序的递归树非常不平衡，每一层的时间复杂度为 O(n) ，而递归的层数为n，因此总的时间复杂度为 O(n^2) 。...快速排序采用分治策略，在平均情况下，待排序数组会被平均地划分成两个大小相近的子数组，这样递归树会相对平衡，每一层的时间复杂度为 O(n log n) ，总的时间复杂度为 O(n log n) 。...总体来说，快速排序在大多数情况下表现良好，因为平均时间复杂度为 O(n log n) ，它是一种快速且高效的排序算法。 ❝参考 [1] 数据结构与算法之美 / 王争 著.

    26030

    数据结构从入门到精通——归并排序

    归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。...这个过程一直持续到其中一个子序列为空，然后将另一个子序列中剩余的元素全部添加到新序列中。 归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是待排序序列的长度。...比较两个子数组的元素大小，将较小的元素放入tmp数组中，并将对应指针向后移动。直到有一个子数组遍历完毕，将另一个子数组中的剩余元素依次放入tmp数组。...内层循环中，先计算出两个待合并的子数组的起始和结束位置，然后对这两个子数组进行合并操作。合并过程中，比较两个子数组中的元素，将较小的元素放入临时数组tmp中，并移动对应子数组的指针。...最后，将tmp中的结果拷贝回原始数组a中。 整体的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。由于该排序算法是稳定的，所以适用于各种类型的数据排序。

    27010

    什么是分治法？

    案例一：二分查找 二分查找是一种高效的搜索算法，适用于有序数组。其基本思想是将数组逐步二分，从而快速缩小搜索范围。以下是二分查找的步骤： 分解：将数组从中间位置一分为二。...O(n log n)，是一种稳定且高效的排序算法。...案例三：快速排序 快速排序也是一种基于分治法的排序算法。它通过选择一个“基准”元素，将数组分成两部分，一部分小于基准元素，另一部分大于基准元素，然后对两部分分别进行快速排序。...其步骤如下： 分解：选择一个基准元素，并将数组分成两部分。 解决：递归地对两部分进行快速排序。 合并：快速排序在分解步骤中已经完成排序，无需显式的合并步骤。...O(n log n)，在大多数情况下表现非常优越。

    17810

    2024-12-11：数组最后一个元素的最小值。用go语言，给定两个整数 n 和 x，构造一个长度为 n 的正整数数组 nums

    2024-12-11：数组最后一个元素的最小值。用go语言，给定两个整数 n 和 x，构造一个长度为 n 的正整数数组 nums，使得数组中相邻元素递增且所有元素按位与的结果为 x。...返回可能的最小 nums 数组中的最后一个元素的值。 1 n, x <= 100000000。 输入：n = 3, x = 4。 输出：6。...解释： 数组 nums 可以是 [4,5,6] ，最后一个元素为 6 。 答案2024-12-11： chatgpt[1] 题目来自leetcode3133。...5.返回最终的 res 值，即可能的最小 nums 数组。 总体时间复杂度： • 该算法的时间复杂度取决于 bitCount，即 O(bitCount)。...• bitCount 的计算时间复杂度为 O(1)。 • 循环处理每个位的时间复杂度为 O(bitCount)。 • 因此，总的时间复杂度为 O(bitCount)。

    7720

    分治算法的介绍与原理解析

    回答： 1.2.1 操作数量的优化 以"冒泡排序"为例，其处理一个长度为n的数组需要O(N2)的时间。...假设我们按照下图来操作，将数组从中点分为两个子数组，则划分需要O(N)时间，排序每个子数组需要O((N/2)2)时间，合并两个子数组需要O(N)的时间，总体时间复杂度为： O(n+(n/2)^2+n)...这意味着当N>4时，划分后的操作数量更少，排序效率应该更高，不过要注意的是这里划分后的时间复杂度仍然平阶O(N^2)，只是复杂度中的常数项变小了。...进一步想，如果我们把子数组不断地再从中间划分为两个子数组，直到子数组只剩下一个元素时停下划分呢？这种思想就是"归并排序",时间复杂度为O(NlogN)....这种情况与"桶排序"非常类似非常适合排序海量数据，理论时间复杂度为O(N+K) 1.2.2 并行计算优化 我们知道，分治生成地子问题相互独立地，因此通常可以并向解决。

    12010

    算法基础：排序

    平均时间复杂度：O(n^2)。当输入数组杂乱无章时，每轮排序都需要挨个比较 n 次，并且重复 n 次。 空间复杂度：O(1)。不需要额外的空间。 稳定性：元素相同时不做交换，是稳定的排序算法。...往数组中插入一个元素的平均时间复杂度为 O(n)，而插入排序可以理解为重复 n 次的数组插入操作。 空间复杂度：O(1)。不需要开辟额外的空间。 稳定性：元素相同时不做交换，是稳定的排序算法。...它的每轮迭代，会选取数组中任意一个数据作为分区点，将小于它的元素放在它的左侧，大于它的放在它的右侧。再利用分治思想，继续分别对左右两侧进行同样的操作，直至每个区间缩小为 1，则完成排序。...那么就需要 n 次的分区操作，每次分区平均扫描 n / 2 个元素。 平均时间复杂度：O(nlogn)。在大部分情况下，统计上是很难选到极端情况的，因为大多数时候都不是选中最大或最小值。...如果利用算法思维去解决问题时，就会想到尝试分治法；此时，利用归并排序就能让时间复杂度降低到 O(nlogn)；然而，归并排序需要额外开辟临时空间，一方面是为了保证稳定性，另一方面则是在归并时，由于在数组中插入元素导致了数据挪移的问题

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    2025-01-14：K 秒后第 N 个元素的值。用go语言，给定两个整数 n 和 k，我们开始时有一个长度为 n 的整数数组

    2025-01-14：K 秒后第 N 个元素的值。用go语言，给定两个整数 n 和 k，我们开始时有一个长度为 n 的整数数组 a，其中每个元素均为 1。...在每秒的更新中，数组的每个元素都会被其前面所有元素的和与自身相加。...总的时间复杂度： • 在 init 函数中，计算 F、invF 数组的时间复杂度为 O(mx)，复杂度为 O(n)。...• 在 valueAfterKSeconds 函数中，计算 a[n-1] 的时间复杂度为 O(n)，所以总的时间复杂度为 O(n)。...• 在 valueAfterKSeconds 函数中，除了常数项外并没有额外的空间占用，复杂度为 O(1)。 综上，总的时间复杂度为 O(n)，总的额外空间复杂度为 O(n)。

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