Video: Стек түртүү операциясынын убакыт татаалдыгы кандай?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Бардык стандарт үчүн стек операциялары ( түртүү , pop, isEmpty, өлчөм), эң начар учур- убакыттын татаалдыгы O(1) болушу мүмкүн. Биз айта алабыз жана мүмкүн эмес, анткени аны ишке ашыруу дайыма мүмкүн стектер натыйжасыз негизги өкүлчүлүк менен.
Муну эске алуу менен, стек менен байланышкан тизме убакыттын татаалдыгы деген эмне?
Эки эсеге шилтемеленген тизме the стек түртүү жана поп операциялары экөө тең O(1) болушу керек. Жалгыз менен тыгылып калсаң шилтемеленген тизме , сизде көрсөткүчтү куйрукка жана башка кармап туруу боюнча туруктуу чыгымды туура деп ойлосоңуз, сиз O(1) кезек жана кезекке коюу операцияларына ээ боло аласыз.
Ошо сыяктуу эле, маалымат структурасында убакыт татаалдыгы деген эмне? Убакыттын татаалдыгы өлчөмүн аныктоо менен алектенген информатикадагы түшүнүк убакыт киргизүү көлөмүнүн функциясы катары иштетүү же иштетүү үчүн коддун же алгоритмдин жыйындысы тарабынан алынат. Башкача айтканда, убакыттын татаалдыгы негизинен натыйжалуулук же программа функциясы берилген киргизүүнү иштетүү үчүн канча убакыт талап кылынат.
Ушундай жол менен стектерде кандай операцияны аткарууга болот?
Информатика боюнча А стек эки негизги элементтердин жыйындысы катары кызмат кылган абстрактуу маалымат түрү болуп саналат операциялар : коллекцияга элементти кошо турган түртүү жана. pop, ал азырынча алынып салынбаган эң акыркы кошулган элементти жок кылат.
Push жана поп деген эмне?
1. PUSH бир нерсени стекке кошуу үчүн колдонулат POP бир нерсени стектен алып салуу үчүн колдонулат.
Сунушталууда:
Примдин алгоритминин убакыт татаалдыгы кандай?
Примдин алгоритминин убакыт татаалдыгы O ((V + E) l o g V), анткени ар бир чоку артыкчылыктуу кезекке бир гана жолу киргизилет жана приоритеттик кезекке киргизүү логарифмдик убакытты талап кылат
Байланышкан тизмедеги элементтердин санын эсептөө үчүн убакыттын татаалдыгы кандай?
Байланышкан тизмедеги элементтердин санын эсептөө үчүн убакыттын татаалдыгы кандай? Түшүндүрмө: Элементтердин санын эсептөө үчүн сиз бүт тизмени аралап өтүшүңүз керек, ошондуктан татаалдык O(n)
Үймө сорттоо алгоритминин татаалдыгы кандай?
Үймөк сорттоо - бул жерде алгоритм. Убакыт Татаалдыгы: Heapify убакыттын татаалдыгы O(Logn). CreateAndBuildHeap() функциясынын убакыт татаалдыгы O(n) жана үймөк иреттөөнүн жалпы убакыт татаалдыгы O(nLogn)
Бинардык издөө дарагынын эң начар абалы жана орточо татаалдыгы кандай?
Экилик издөө дарагы Алгоритм Орточо Эң начар жагдай Боштук O(n) O(n) Издөө O(log n) O(n) Insert O(log n) O(n) Delete O(log n) O(n)
Бириктирүү түрүнүн эң жакшы убакыт татаалдыгы кайсы?
Сорттоо алгоритмдери Алгоритм Берилиштер структурасы Мейкиндиктин татаалдыгы: Эң начар Тез сорттоо Массив O(n) Бириктирүү иреттөө Массив O(n) Үймөк сорттоо Массив O(1) Жылмакай сорттоо O(1)