Линейное время против. Квадратичное время

Часто в некоторых ответах упоминается, что данное решениелинейныйили что другой квадратный. Как сделать разницу / определить, что к чему? Может ли кто-нибудь объяснить это, как можно проще для тех, кто, как я, еще не знает?

Вот мой код метода глубины, если вы заинтересованы:

 должен работать на вас тоже. Это наиболее подходящее решение для упаковки бина с предварительной сортировкой и дополнительной заменой элементов, закодированных в Python с примерами.

ема в том, что у меня есть X элементов с различными взвешенными значениями, которые должны входить в Y-контейнеры. Контейнеры имеют разные размеры (например,...

Извините, что воскресил мертвую ветку, но как помогает ссылка oeis?

 не может работать, потому что сборщик мусора перемещает объекты вокруг, и перефразирование всех Карт и Наборов каждый раз, когда любой объект мог бы быть перемещен, было бы чрезмерно сложным и дорогостоящим.

Карты и Наборы могут использовать Объекты в качестве ключей. Однако, поскольку спецификация ES6 не определяет основную реализацию этих структур данных, мне б...

@ alfasin спасибо за исправление

= 0 ^ 0 + 1 ^ 1 + 2 ^ 2 + 3 ^ 3 + 4 ^ 4 + ... + N ^ N. Хочу посчитать (f (N) мод М). Это ограничения. 1 ≤ N ≤ 10 ^ 91 ≤ M ≤ 10 ^ 3Вот мой код test=int(input()) ans = 0 for cases in range(test): arr=[int(x) for x in input().split()] N=arr[0] ...

, вы вернете значение, связанное с ключом, так как контейнер содержит кортежи с ключами и значениями.

а временная сложность python dicthas_key() метод этоO (1) как в случае ключа в dict.

Есть ли в List.Insert какие-либо потери производительности?

Дан список: List<object> SomeList = new List<object>();Делает ли: SomeList.Insert(i, val);Против SomeList.Add(val);Есть ли какие-либо потери производительности? Если это так, то как это зависит от: - i - индекс вставки - SomeList.Count - ...

Для вашего цикла вы правы, это должно быть O (log (log (N))), поскольку цикл запускается, когда i = 2, 4, 16, ..., 2 ^ k, ... which 2 ^ k> = N.

учаем сложность времени прямо сейчас, и у меня куча проблем с этим одним примером. for (i = 2; i < n; i = i * i) { ... do something ... }Проф сказал, что это был O (sqrt (N)), но я не уверен, что я убежден. В конце концов, если N = 16, ...

Но мой коллега уверен, что сложность O (n ^ 5). Но я не могу понять, почему. Не могли бы вы описать, почему он говорит O (n ^ 5).

for i in xrange(1,n+1): for j in xrange(1,i*i): if j%i==0: for k in xrange(0,j): print("*")а будет временная сложность вышеуказанного алгоритма?