time-complexity

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私は以下の機能を持っています。これは最高の平均グレードを返すことを目指しています。それは時間の設定期間内に大きな入力を扱うように、どのように私はそれを改善することができます scores = [["bob",100],["bob",100],["toto",100],["frank",100]] ：それは次のように入力を取りますか？つまり、ランタイムの複雑さをどのように改善するのでしょうか？

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T（n）を計算しますか？アルゴリズムの効率（Python）

私は全体のBig "O"を取得しますが、私はちょっと混乱して "T（n）を見つけて計算する" 代わりに、ちょうど私に答え、あなたがそれを得た方法 def sequentialSearch(alist, item): pos = 0 found = False while pos < len(alist) and not found: if alis

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カテゴリの2Dグリッドで座標を検索するためのベストデータ構造

各要素が水平および垂直座標の制限を格納し、対応する2Dグリッド内の座標を検索したいと考えています。例について：（15,25）であっても検索する座標せて、グリッド（A、B、C、D、E及びFは戻り値である）である： (0,0) - (0,10) - (0,20) - (0,30) | [A] | [B] | [C] | (10,0) - (10,10) - (10,20) - (10,3

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バイナリ検索の比較とは何ですか？

私は、与えられた数とソートされた配列に対してバイナリ検索アルゴリズムを実行するのに必要な比較回数を決定するプログラムを書いています。私が理解していないのは、比較の対象となるものです。 // returns the number of comparisons it takes to find key in sorted list, array public static int binar

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どのようにこの時間の複雑さを決定する

for i <- 1 to N for j <- 1 to i for k <- 1 to 10 print "x" この時間の複雑さは何ですか？ n^2またはn^3？どうして？

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O（1）無限回

無限回実行されるO（1）操作とは何ですか？割り当て操作またはif条件は、O（1）時間複雑度と見なされます。条件や割り当てが無限であると仮定します。時間の複雑さはどのようになりますか？

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O、Ω、Θの違いで苦労していますか？

私は現在、データ構造とアルゴリズムについての論文を取っています。私は最終的な試験に近づいており、さまざまな並べ替えと検索アルゴリズムの最悪の場合の時間の複雑さに関する質問があることを知っています。 O、Ω、Θの一般的な考え方を理解していると思います。 Oは上限を示し、Ωは上限と下限を示し、Θは下限を示します。したがって、以下の例の質問（b）を考えてみると、自分の答えがO（n log n）かΘ（n

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LinkedList.subList（int、int）の時間複雑度

オブジェクトのリンクリストがあり、サブリストをインデックス2から5にしたい場合は、この操作はo（1）ですか？あなたがする必要があるのは、インデックス2のノード上のprevへの参照をnullにし、インデックス2のノードを返します。これはリンクされたリストの内容を別のものにコピーして返すか、頭をインデックス2のノードに設定するだけですか？

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Pythonのforループのよりよい方法

Pythonで文を一定回数実行する一般的な方法は、ループをforとすることです。これを行うための一般的な方法があり、 # I am assuming iterated list is redundant. # Just the number of execution matters. for _ in range(count): pass は、しかし私は、別のオプションがあり、

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mid-high-2を計算する修正バイナリ検索の時間複雑度

mid = high-2（mid =（low + high）/ midの代わりにmid = high-2として分割点を計算するバイナリ検索の時間複雑さを調べる必要があります。 2）修正アルゴリズムがどれほど遅いか速いかを知るため