2回答
堆排序时间复杂度深入理解
、、、、
将所有最小值逐个移除，直到堆为空，需要O(nlogn)时间复杂度。
我的问题是：为什么摊销分析技巧在清空堆时不起作用，导致堆排序算法占用O(nlogn
浏览 4提问于2015-08-20得票数 3
回答已采纳
1回答
堆排序的辅助空间与空间复杂度的差异？
如所解释的我搜索了堆排序的空间复杂性，发现空间复杂度是O(1)。
浏览 4提问于2017-06-01得票数 3
回答已采纳
1回答
例如，合并排序、堆排序和插入排序的辅助空间为O(1)，而合并排序、插入排序、堆排序的空间复杂性为O(n)。那么，如果有人问我合并排序、堆排序或插入排序的空间复杂度是多少，那么我该怎么告诉他们O(1)或O(n)呢？而且我知道-帮帮忙，谢谢！
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
回答已采纳
这里有一个简单的O(NK)算法，一个相当简单的O(nlogn)解决方案(甚至我都可以看到，使用一个堆)和一个O(N)解决方案，使用一个双端队列。这些原则似乎是基于“丢弃”无用的值，或查询一个区域来查找属性(最大值、累计和、最小值等)的原则。例如，要将一些O(N^2)算法转换为O(NlogN)，有时您可以使用priority_queue并不断弹出值，直到在某个窗口内得到一个值，而不是遍历所有前面的N个元素来查找最大值。
谁有好的建议？
浏览 1提问于2012-10-18得票数 2
回答已采纳
5回答
堆排序排序算法的最坏情况复杂度似乎为O(nlogn)，排序操作使用O(1)空间。此外，我还看到人们将“不稳定性”这一术语与堆排序一起使用。这意味着什么？
浏览 49提问于2011-11-29得票数 71
回答已采纳
我给出了一个数组(注意:它是而不是堆排序)，我想使用最大堆化方法来寻找k个最小元素的时间复杂度？对于最初被堆排序的数组，有很多可用的解决方案吗？但在这种情况下，它只是一个数组
浏览 3提问于2021-12-22得票数 -2
4回答
在递归算法情况下计算时间复杂度？
、、、、
在使用递归算法的情况下如何计算时间复杂度？
例如t(n) = t(3n/2) + 0(1) (堆排序)
浏览 0提问于2011-11-02得票数 1
回答已采纳
我一直认为快速排序的最坏情况时间复杂度是O(n^2)。[Arrays.sort(int[])]()从Java 7到Java 13的文档说:该算法在上提供O(n log(n))性能--许多数据集导致其他快速数据集退化为二次性能，并且通常比传统的(单轴)快速排序实现更快但是在Java14和更高版本中，[Arrays.sort(int[])]()的文档说:该算法在所有数据集上提供O(n (N))性能。
浏览 6提问于2022-03-16得票数 2
回答已采纳
3回答
堆排序的应用
、、、
Heapsort是一种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，它使用O(1)空间复杂度进行排序。然而，我知道，因为它是不稳定的，它找不到多少应用程序(f.e。(与其他排序算法相比)。堆排序的一些实际应用是什么？
编辑:正如@AProgrammer所指出的，快速排序也不稳定。
浏览 0提问于2013-04-08得票数 4
2回答
sort ()使用根据当前分区比率在快速排序和堆排序之间切换的。
实现中间数快速排序代替内部排序有什么实际的缺点吗？毕竟，理论上很难对混合的排序算法进行建模并计算它们的最坏情况的复杂度--尽管我假设Introsort的复杂度为O(N log N)。
浏览 3提问于2010-09-18得票数 0
回答已采纳
3回答
堆排序是“分而治之”排序还是优先级队列排序？我读到过堆排序通常被认为是一种“分而治之”的排序，但它也可以是优先级队列排序。
浏览 2提问于2013-03-19得票数 3
回答已采纳
1回答
堆排序的时间复杂度
、、、、
我到处读到堆排序的时间复杂性在最坏的情况下是O(nlog(n))。但是，我们在任何地方都看到，在O(nlog(n))中构建堆是一种常见的误解。相反，您可以在O(n)中创建一个堆。因此，考虑到可以在O(n)中创建堆，请看下面的排序算法，并告诉我分析其时间复杂性的错误之处。
直到堆是空的，弹出每个元素并将其复制到数组中。我知道传统的堆排序具有O(nlog(n))的时间复杂度和O(1)的内存复杂度。但这堆不是也是吗？它甚至在最坏的情况下也提供O(n)，与传统的<e
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
问题是：
不过，我的问题是，我们能不能比nklogk少排序，这意味着，运行时是o(nklogk)。但是这是不正确的，因为人们可以说他找到了一种解决sqrt(n)klogk问题的算法，即o(nklogk)但是n=1，所以我们在KlogK时间对数组进行排序，这与数组排序的下限并不矛盾。
浏览 5提问于2022-05-22得票数 0
我试图了解是否有任何替代蛮力算法(或轻微的改进/最坏的性能比幼稚的蛮力算法)仍然将导致O(N^2)的时间复杂性和O(1)辅助空间。end for end for end procedure
我知道蛮力算法是一个糟糕的解决方案，有许多方法可以获得更好的性能(使用数据集或实现O(N)时间复杂度和O(1)空间复杂度)，但出于纯粹的兴趣，我试图找到O(N^2)最坏情况下的时间复杂度</
浏览 1提问于2016-03-07得票数 1
回答已采纳
我正在学习Kruskal的算法，我遇到了几种不同的实现，我想知道它们之间的权衡可能是什么。两种实现方式如下：实现二-对图中的所有边执行合并排序或快速排序-从排序的边数组中删除最小的边，然后执行与上述算法相同的操作
因此，唯一真正的区别在于是使用优先级队列还是在O(eloge)时间内执行预先排序。
浏览 0提问于2015-12-15得票数 0
1回答
在所有情况下，堆排序时间复杂度都是nlog(n)。
但是我不明白为什么，因为我们必须在具有"i“的子二叉树上调用n乘以heapify算法，这已经是ilog(i)复杂性了。
浏览 4提问于2017-11-18得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
