目录1.排序算法简介2.最坏情况示例分析2.1插入排序2.2归并排序2.3快速排序2.4堆排序3.性能差异与优化策略4.拓展知识：算法选择与优化5.结语        在软件工程中，排序算法是数据处理的基石。不同的排序算法在不同情况下表现出不同的性能。本文将通过

前言Hello,大家好我是文宇.最近没怎么写文章了,写个教程吧.正文C++是一种高级编程语言，用于开发各种类型的应用程序，包括计算机科学中的算法和数据结构。在编写代码时，了解算法和数据结构的时间复杂度非常重要，因为它可以帮助我们估计程序的执行效率和资源利用情况。在本文中，我

平衡二叉树平衡二叉树的背景由于一些众所周知的原因,我们选择了平衡二叉树,好吧,其实就是因为对二叉搜索树的限制太少了,导致在一些特殊的情况下,二叉搜索树不太听话,查找,插入与删除的时间均变成了\(O(n)\)也可以认为,熵增就会更加有序,熵减就会更加自由,这里我们

已知两个长度分别为m和n的升序链表，若将它们合并为长度为m+n的一个降序链表，则最坏情况下的时间复杂度是（）。解析：选D两个升序合并为降序，操作就不多说了，两数列依次比较放入，其中一个数列结束了，剩下的就不用比了，直接依次放进去。首先明确，题目让我们求复杂度，这里显然不是讨论移动次数，

战法和模式有很多，比如倍量、仙人指路、低吸、突破、首板等等各种各样，五花八门每种战法都需要大量的时间去研究和试验，精力有限，我们需要先研究一种战法，等资产翻倍后再去研究其他的，或者就一种战法用到底，因为问题的关键不是选择什么战法，关键是是执行的问题，能不能严格执行交易策略。

一、什么是边界值分析法（What？）     边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法，通常作为对等价类划分法的补充，其测试用例来自等价类的边界。所谓边界值，是指相对于输入等价类和输出等价类而言，稍高于边界或稍低于边界的一些特定情况。 二、为什么使

算法复杂度是一个必考的知识点，常常出现在阅读程序题中，让考生进行判断。1.先理解算法模板的复杂度计算2.再尝试套用初赛题目中的复杂度计算3.递归算法的复杂度可以展开计算算法效率是评估算法性能的一个关键指标，一般而言分析算法效率的方式有两种:时间复杂度空间复

五、用go语言，在本节给出的第一个卡片排序算法中，为排序d位十进制数，在最坏情况下需要多少轮排序?在最坏情况下，操作员需要记录多少堆卡片?文心一言：你提到的第一个卡片排序算法可能是指的基数排序（RadixSort）。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数

五、用go语言，在本节给出的第一个卡片排序算法中，为排序d位十进制数，在最坏情况下需要多少轮排序?在最坏情况下，操作员需要记录多少堆卡片?文心一言：你提到的第一个卡片排序算法可能是指的基数排序（RadixSort）。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数

五、用go语言，在本节给出的第一个卡片排序算法中，为排序d位十进制数，在最坏情况下需要多少轮排序?在最坏情况下，操作员需要记录多少堆卡片?文心一言：你提到的第一个卡片排序算法可能是指的基数排序（RadixSort）。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的

二.1.4.将第14行的 d[i]<d[j] 改为 d[i]!=d[j]，程序输出不会改变。（）答案：正确解析：因为双层for会遍历所有情况，所以输出不会改变 2.4.当输入的 d[i]d[i] 是严格单调递减序列时，第17行的 swap 平均执行次数是()A.O(n^2) B.O(n) C.O(nlogn) D.O(logn)正

题目链接思路一道结论题，代码实现非常简单。把此题拆分成两个小问题。在最坏的情况下，需要几次询问，才能找出最大的数。在最坏的情况下，需要几次询问，才能找出次大数。对于找出最大的数，可以模拟二分查找来解决，每次将左边界右移或右边界左移，最终得到最大数。因此在最坏的情

二、如果用go语言，在RANDOMIZED-QUICKSORT的运行过程中，在最坏情况下，随机数生成器RANDOM被调用了多少次?在最好情况下呢?以θ符号的形式给出你的答案?文心一言：在RANDOMIZED-QUICKSORT的运行过程中，最坏情况下，随机数生成器RANDOM的调用次数为O(n)。这是因为在最坏情况下，每次分

二、如果用go语言，在RANDOMIZED-QUICKSORT的运行过程中，在最坏情况下，随机数生成器RANDOM被调用了多少次?在最好情况下呢?以θ符号的形式给出你的答案?文心一言：在RANDOMIZED-QUICKSORT的运行过程中，最坏情况下，随机数生成器RANDOM的调用次数为O(n)。这是因为在最坏情况下，每

一、如果用go语言，为什么我们分析随机化算法的期望运行时间，而不是其最坏运行时间呢?文心一言：在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。对于随机化算法，最坏情况下的

一、如果用go语言，为什么我们分析随机化算法的期望运行时间，而不是其最坏运行时间呢?文心一言：在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。对于随机化算法，最坏情况下的运行

文心一言VS讯飞星火VSchatgpt（60）--算法导论6.44题四、证明：在最坏情况下，HEAPSORT的时间复杂度是Ω(nlgn)。文心一言：要证明在最坏情况下，HEAPSORT的时间复杂度是Ω(nlogn)，我们需要考虑在何种情况下堆排序的时间复杂度最低。在堆排序中，构建最大堆的时间复杂度为O(n)，

文心一言VS讯飞星火VSchatgpt（60）--算法导论6.44题四、证明：在最坏情况下，HEAPSORT的时间复杂度是Ω(nlgn)。文心一言：要证明在最坏情况下，HEAPSORT的时间复杂度是Ω(nlogn)，我们需要考虑在何种情况下堆排序的时间复杂度最低。在堆排序中，构建最大堆的时间复杂度为O(n)，这是因

这是一篇模仿算导的学习笔记/题解。例题：P1494给定一个长为\(n\)的数组\(a\)和\(m\)个询问（有序数对）\(b_i=(l_i,r_i)\)，询问允许离线，对每个询问\((l,r)\)求出满足\(l\lei\ltj\ltr\wedgea_i=a_j\)的数对\((i,j)\)数量.证明：若数\(x\)在\(a\)数组下标为

快速排序（QuickSort）是一种常用的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，是一种效率比较高的排序算法。但是快速排序不是稳定的排序算法。稳定排序算法是指，如果排序前两个元素相对顺序相同，那么排序后它们的相对顺序仍然相同。而快速排序并不保证相同元素的顺序不发生改变，所以它不是稳

我正在试着和一位朋友一起做作业，一个问题是询问用于线性探测方法的搜索，添加和删除的平均运行时间。我认为它是O（n），因为它必须检查一定数量的节点，直到它找到一个打开的节点为止。搜索时，它从原始索引处开始并向上移动，直到找到所需的数字。但我的朋友说这是O（1）。哪一个是对的？  

 在TPT19中，首次有了最坏情况执行时间的早期预警系统——这已经在本地主机上用于测试执行。 基本原则：对每个测试步骤的执行时间进行测量。这使您可以快速轻松地确定哪些测试和哪些条件会影响本地主机上的执行时间。 指示器显示了哪些测试和哪些测试刺激延长了执行时间。因

当你在广阔无垠的互联网看到这篇文章，也许意味着我们可能有某种缘分吧。我相信缘分，会在不刻意的情况下让我遇到该遇到的人。于此，我是个天生丑陋且有缺陷的人。只是，这是天生的

Kraken:Thebiggest,baddestbotnetyetKraken：最大，最坏的僵尸网络《endurer注：1。Kraken:相传在挪威海中出现的怪物。详见：​​http://en.wikipedia.org/wiki/Kraken​​》