Oアルゴリズム
注: 可能な限り条件を使用してください。総当たり解には実際には適切な使用条件はなく、時間の計算量は一般に高くなります。終了後、総当たり解が存在しない場合に解決できるかどうかを考えることができます。もしそのような状態になっている場合は、その状態はうまく使用できていないことを意味します。
アルゴリズムは以前の計算結果を可能な限り継承し、
その後の結果を取得または終了し、以前の結果を使用するにはどうすればよいですか? 以前の結果を保存 –> 補助空間: 配列 (検索は簡単ですが、挿入と削除は容易ではありません) がリンクされていますリスト (挿入と削除) スタック (後から先、逆順) キュー (正の順序で先入れ先出し) スタックとキューは走査できないため、代わりに配列ベクトルまたはリンク リスト リストを使用できます。時間のためのスペース 配列 --> 操作は
ダブル ポインタを次々と考慮します (クイック ソート グループ化) ダブル フロントとダブル バック まず
順序付きと順序なしを見つけようとします 順序付き --> 二値一般 o(logn) 順序なし --> マッピング (ハッシュ、赤黒ツリーまたは AVL) o(n) ログオンがあるかどうかを検討してください
。
o(logn) --> 参照データストリームのメディアン空間の
問題: o(n) は、o(1) o(1) が一般的に適切であるかどうか、元の空間を変更するかどうかを考慮できます。 o(n) は補助空間です。
1. 貪欲 (どのような状況で人間の意思決定が理解できるのか)
2. 動的プログラミング (動的方程式)
3. バックトラッキング深さ優先探索 (一般に網羅的列挙 + 分岐削減)
4. 暴力的な列挙 (再帰的) 分割統治
5 （分岐限定法） 幅優先探索
6. ダブルポインタ（前二重、後ろ二重、前後）
7. 検索（二分探索）（秩序と無秩序の法則）
8. ソート
データ構造
9. 優先キュー
10. ハッシュテーブル
11. リンクリスト
12. 文字列
13. バイナリツリー
14. スタックとキュー
https://editor.csdn.net/md/?articleId=114495553
15. 配列