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インオーダアルゴリズムを使用してバイナリ検索ツリーで後続要素を見つけるための償却時間はどれくらいですか？

私は解析を償却し、後続関数（inorderアルゴリズムの次の要素を見つける関数）が平均O（1）を取っていることを証明するにはどうすればよいですか？見つかった最後の要素に対して後続関数が動作していると仮定します。それはO（1）ですか？それはO（log n）ですか？

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償却後の分析：旅行の割合を調べる

バイカーは、風の流れに合わせて24kms /時で走行できますが、風に対しては毎時12kmsしか走行できません。バイカーが同じポイントで開始して終了すると仮定します。搭乗者の償却率はどのくらいですか？答えがどのように到着したのか分かりません。私は講義ノートを読みましたが、少し混乱します。おかげ

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集合のないパス圧縮を持つセットをランクで並べ替え

単一のノードツリーがあり、mが集合演算を見つけると（注：以前は共用体がなかったと仮定して）、パス圧縮のみを使用します。（m）時間？私はこれを証明しようとしてきましたが、そうでないようです。組合はランクで組合を使用しなかったので、発見セットはO（n）時間までかかることがある。しかし、m個のセットがO（m）時間に実行されることはまだ可能ですか？

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ダイナミック配列リサイズの償却解析

動的配列のサイズ変更に関する質問（ArrayList ADTの一部として）が私を困惑させました。テキストは、要素が配列の最後に追加されるシナリオを設定します。配列がその容量に達すると、そのサイズは倍になります。新しい大きな配列は、古い配列の要素で初期化されます。このプロセスの償却分析は、O（n）の複雑さをもたらす。は、その後、次の質問が尋ねられる：容量Nのアレイが、代わりに容量の2Nの配列にN

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編集：Pythonでの2つのキュー実装のベンチマーク比較を行うための実験の設計と実装方法

queueの実装をpython listとし、もう1つをpython queue abstract data typeとした動作を比較するための実験を設計するためのポインタを探しています。ベンチマークここで私はamortized testing ############################################################### # Experimen

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ペアリングヒープ - キーを減らすためのO（1）？

私は自分のコースの課題に取り組んでいますが、1つの質問ではペアリングヒープのキーを減らす操作にO（1）時間がかかることを示しています。明らかに、減少させたいキーへのポインタがあれば、操作はO（1）時間かかる（リンクを削除し、キー値を変更してからマージする）。ただし、割り当てのどこにキーへのポインタが指定されているとは言えません。もしポインタが与えられていなければ、reduceキーはO（1）時間

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会計方法を使用して償却された時間コスト

整数の配列の次の辞書順列（例：123,132,213,231,312,323）を計算するアルゴリズムを作成しました。私はコードが必要だと思っていないが、私はそれを以下に含めた。私はO（n）の最悪の場合の時間コストを適切に決定したと思います。ここで、nは配列内の要素の数です。しかし、あなたが "償却コスト"を利用する場合、時間コストは平均的にO（1）として正確に表示されることがわかります。質問：

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フィボナッチヒープの設計と解析に関する質問

フィボナッチヒープは、CLRSがの仕組みを理解するための本当に良い試みをしたにもかかわらず、分かりにくいことを証明しています。しかし、いくつかの質問は私には本当に不明確である：なぜあなたは、T + 2mのようなポテンシャル関数を選ぶのでしょうか？推論は何ですか？ノードのマーキングの理由は何ですか？ノードをルートリストなどに置くと便利ですが、なぜこのようなスキームが思い浮かぶでしょうか？

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フィボナッチヒープの償却分析はなぜですか？

フィボナッチヒープでは、すべての操作分析のために、性質上償却されます。二項ヒープの場合のように、通常の分析ができないのはなぜですか？

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Data.Vectorから償却されたO（n）連結を確実にする方法はありますか？

私は、コードの一部にベクトルを使うのが効率的なアプリケーションを持っています。しかし、計算中にいくつかの要素を追跡する必要があります。私はData.VectorsからO（n）償却連結を得ることができると聞いていますが（通常の配列成長トリックで）、私は正しいことをしていないと思います。だから我々は次のセットアップを持って言うことができます： import Data.Vector((++),Vecto