big-o

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この問題を解決するには、動的プログラミングアルゴリズムを見つける必要があります。私は試しましたが、それを理解できませんでした。あなたはn文字の文字列s [1 ... n]が与えられます。これは、句読点がすべて消えている破損したテキスト文書と思われます（itwasthebestoftimesのように見えるようになります）。 ... "）。任意の文字列wに対してdict（w）が有効な単語であれば値1

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Big-O表記でのデータ構造のパフォーマンス

Big-O表記のすべての時間と空間の複雑さを示す良い参照（表またはグラフ）がありますか？すべての一般的な操作（追加、削除、等）の共通データ構造（リスト、配列、ハッシュ、ツリーなど）の多くの？より完全なより良い。

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リカバリーアルゴリズムの時間計算量を計算する

私は再帰アルゴリズムの時間計算量を計算しようとしています。ここで私が見てきた擬似コードです： long pow(long x, int n) { if (n == 0) return 1; if (n == 1) return x; if(isEven(n)) return pow(x, n/2) * pow(x, n/2);

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多次元ハッシュの空間複雑度

C1、C2、C3、C4と言うと、データの列を表し、N行のデータがあるタブ区切り値の入力を保存したいとします。もしそうなら、私は、C1、C2、C3、C4のいくつかの指定された値が存在するかどうかを調べるためにハッシュのルックアップを行うことができます。誰かが、最悪の場合、この空間の複雑さはN であると私に示唆しました。なぜそうでないのかについて明確な説明をするのを助けたいと思います。

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GroupBy操作の漸近的な複雑さは何ですか？

インデックスされていないデータセットのGroupBy操作の漸近的複雑さ（big O）に興味があります。最もよく知られているアルゴリズムの複雑さと、SQLサーバーとLINQが使用しているアルゴリズムの複雑さは何ですか？

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ストリーミングされたデータをソートされたリストに読み込む

一般的に、最悪の場合の複雑さO（N * log（N））で実行される任意のデータに対して「よりスマートな」比較ソートが行われます。私の質問は、コレクションを並べ替えるのではなく、データのストリームを並べ替えるように求められた場合です。つまり、値は私たちに一つずつ与えられ、次に来るものは示されません（データが有効/範囲内であることを除いて）。直観的には、すべてを集めて後でソートする（ポーカーハンドを

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一定の時間内に文字列をコピーしますか？

O（n）と記述された文字列をコピーする操作を見てきました。ここでnは文字列の長さです。文字列の各文字を繰り返し処理して個別にコピーする必要があるためです。しかし、コンパイラが一定時間にメモリブロック全体をコピーできる命令を生成することはできないのでしょうか？このような機能は、今日の一般的なアーキテクチャにも存在しますか？

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5〜20語のテキストファイルを読み込むためのBig O記法

テキストファイルを開き、5〜20語を読み込んで配列に格納し、テキストファイルを再び閉じるアルゴリズムがあります。このアルゴリズムにBig O Natation（1）または（n）を使用していますか？

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時間Oの複雑さ（n（nはをログ）ログ）+ nはO（L）

私はこの全体の時間の複雑さを見つけたい： nは、オブジェクトの数であり、各オブジェクトが持つ O(n log(log n)) + n O(L) 長さがLの文字列です。

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最長のpalindrome接頭辞complextity

このアルゴリズムの複雑さは何ですか？それは少なくともO（n^2）のようです。 // civic public static boolean isCharPalindrome(String test) { String stripped = test.toLowerCase().replaceAll("[^0-9a-zA-Z]", ""); for(int i = 0; i