logn专题
算法-搜索算法：二分查找（Binary Search）【前置条件：待查数据集必须是有序结构，可以右重复元素】【时间复杂度：O(logn)】
搜索：是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序/线性查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；缺点是要求待查表： 必须采用顺序存储结构；必须按关键字大小有序排列；插入删除困难； 二分查找/折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表： 首先，假设
数据结构-高层数据结构：集合（Set）【元素不重复】【基于二分搜索树（有序集合O(logn)）、基于平衡二叉树（有序集合O(logn)）、基于链表（无序集合O(n)）、基于哈希表（无序集合O(n)）】
Set.java package set;/*** 集合** @author ronglexie* @version 2018/8/18*/public interface Set<E> {/*** 向集合中添加元素** @param e* @return void* @author ronglexie* @version 2018/8/18*/void add(E e);/*** 删
【算法题】找到任意一个峰值数字 要求时间复杂度为logn
在数组中找到一个峰值数字，其中峰值定义为比其相邻元素大的元素，可以使用二分查找算法来实现时间复杂度为O(log n)。 以下是一个Java示例，演示如何在一个整数数组中找到任意一个峰值数字： public class PeakFinder {public static int findPeakElement(int[] nums) {int left = 0, right = num
二分法的时间复杂度是logN
对数函数： （a>0, a≠1， x>0） 当α=e时，记为y=ln x 当α=10时，记为y=lg x 当α=2时，记为y=log x 其中x是自变量，函数的定义域是（0，+∞），即x>0。它实际上就是指数函数的反函数，可表示为x=a^y。 二分法的时间复杂度是logN 当有8个元素时，即x为8，y为3.
为什么堆排序的时间复杂度是O(N*logN)?
目录 前言： 堆排序（以排升序为例） 步骤（用大根堆，倒这排，排升序）： 1.先把要排列的数组建立成大根堆 2.堆顶元素（82）和最后一个元素交换（2） 3.无视掉交换后的元素（82），对（2）进行向下调整 翻译成代码 mian方法： heapSortUp方法： siftDown方法： 堆排序时间复杂度分析： 前言： 本文章以升序为例进行讲解（实际上两
【算法基础】o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)
由于平时接触算法比较少，今天看资料看到了o(1)，都不知道是什么意思，百度之后才知道是什么意思。 描述算法复杂度时,常用o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)表示对应算法的时间复杂度，是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据
斐波那契数列O(logn)的求解方法
前言 是的，没错，斐波那契数列除了递推、递归算法之外，还有更加高效的求解方法，那就是矩阵运算+快速幂。 思路： 可以先利用矩阵运算的性质将通项公式变成幂次形式，然后用平方倍增（快速幂）的方法求解第 n 项。 首先我们定义向量 Xn=[an an−1],边界：X1=[a1 a0] 然后我们可以找出矩阵： A = [ 1 1 1 0 ] A=\left[ \begin{matrix} 1
扩展区间的logn的方法（需要添加的最少的硬币数目）
这个题目的描述其实很简单，大致意思如下： 给你一个下标从 0 开始的整数数组 coins，表示可用的硬币的面值，以及一个整数 target 。 如果存在某个 coins 的子序列总和为 x，那么整数 x 就是一个 可取得的金额 。 返回需要添加到数组中的任意面值硬币的最小数量 ，使范围 [1, target] 内的每个整数都属于可取得的金额 。 数组的子序列是通过删除原始数组的一些（可能不删除）元
HDU 1025 Constructing Roads （最长上升子序列O（n*logn）算法）
题意： 多组输入，每组第一行输入N，接下来输入n组数据，每组数据两个数，第一个数代表poor city的下标p[i]，第二个数代表rich city的下标r[i]，意思是从r[i]到p[i]间建一条公路保证二者可以运输资源。但是每条公路都不能交叉，问最多能建几条公路。 解题思路： 常规DP来求最长上升子序列会TLE。这里Orz一种复杂度只有O（n*logn）的算法，自我感觉比线段树要好用
【58同城2017年笔试题】找到局部有序的数组的最小值，复杂度为O(logn)
题目： 对升序的排列的整数数组连续取前N个元素进行逆序排列，得到局部有序的数组，如： 【1,2,3,4,5,6】->【4,3,2,1,5,6】 假设数组元素无重复，从这种局部有序的数组中找到最小值，要求时间复杂度小于O(n)，空间复杂度为O(1) 解题思路： ①找到数组的中间位置mid的值，将mid的左右两边的值进行比较； ②取mid和左右两边比较的小的一边，舍弃另一边； ③直到在限定范
一文读懂算法中的时间复杂度和空间复杂度，O(1)、O(logn)、O(n)、O(n^2)、O(2^n) 附举例说明，常见的时间复杂度，空间复杂度
时间复杂度和空间复杂度是什么 时间复杂度（Time Complexity）是描述算法运行时间长短的一个度量。空间复杂度（Space Complexity）是描述算法在运行过程中所需要的存储空间大小的一个度量。 时间复杂度和空间复杂度是衡量算法性能的重要指标。在实际开发中，我们通常会选择时间复杂度和空间复杂度都较低的算法。 时间复杂度可以用大O表示法来表示。大O表示法是用一个大写
认识O(N*logN)的排序（总结）
在总结之前看看下面这张表： 从表中可以看到归并排序、快速排序、堆排序的平均时间复杂度是 O(nlogn) 。我要总结的便是这三种排序算法，它们都适合于数据量比较大的排序运算中。 一. 归并排序： 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 首先考虑下如何将将二个有序数列合并。这个非常简单，只要从比较二
POJ2182 Lost Cows 树状数组 二分+树状数组（O(log^2n)/树状数组+倍增（O（logn））
244. 谜一样的牛 题目 提交记录 讨论 题解 有n头奶牛，已知它们的身高为 1~n 且各不相同，但不知道每头奶牛的具体身高。 现在这n头奶牛站成一列，已知第i头牛前面有AiAi头牛比它低，求每头奶牛的身高。 输入格式 第1行：输入整数n。 第2..n行：每行输入一个整数AiAi,第i行表示第i头牛前面有AiAi头牛比它低。 （注意：因为第1头牛前面没有
logN的底数究竟是多少
问题： 关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述，但是却没有明确说logN的底数究竟是多少。 解答： 算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定。 如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然。 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的。 也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增
算法学习—算法运行时间、logN、NlogN
1大部分程序的大部分指令之执行一次，或者最多几次。如果一个程序的所有指令都具有这样的性质，我们说这个程序的执行时间是常数。logN 如果一个程序的运行时间是对数级的，则随着N的增大程序会渐渐慢下来，如果一个程序将一个大的问题分解成一系列更小的问题，每一步都将问题的规模缩减成几分之一，一般就会出现这样的运行时间函数。在我们所关心的范围内，可以认为运行时间小于一个大的常数。对数的基数会影响这个常数，但