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「」」 データ構造： 1、簡単なPythonコードでスタックを実装します。ポップ/プッシュmaxおよび方法を達成するため、要求はO（1）時間の最大値を得ることができます。 ソートアルゴリズム： あなたが余分なスペースを使用しない場合、それは書き方をする必要があり、複雑さを分析し、ウォームアップするためにクイックソートを書きますか？平均複雑さ、どのように最悪の場合の最適化をどのくらい速く行。 3つの一般的なシーケンシングのいずれかをリストアップし、コードを介して実装してください。バブル/選択/挿入/高速行 アルゴリズムの複雑さをソートするいくつかの一般的な数です。 どのように単独でリンクされソートするための高速ソートアルゴリズムを使用してリスト。 検索アルゴリズム： Pythonの持つバイナリ機能のルックスを実装します。 3つの共通の外観のいずれかをリストアップし、コードを通じて実現してください。障害/バイナリサーチ/補間検索を探します （木の二つの方法 - 最初のトラバーサル）の内部の未知のフォルダをトラバースする方法 アルゴリズムの複雑さ 手書き：できるだけ早くとして中央値を推定する方法を、中央値を見つけるためにどのように障害の要素の長さがn個のリスト、あなたのアルゴリズムの複雑さは数です。 手書き：既知の長さのn順不同リスト要素は数値で、すべての組み合わせで間隔dが見つけると呼ばれる、あなたはどのくらいの解法アルゴリズムの複雑さを書きます。 リスト、辞書データ構造とアルゴリズム、および 1、Pythonでリストを達成するためにどのように？リストPythonは動的なシーケンステーブルの別々の技術を使用しています。 2、クエリのPythonのリストをインデックスの時間複雑さはどのくらいですか？O（1） 3、辞書の複雑さのリストを見つけますか？辞書は、ハッシュは、時間複雑性はO（1）、O（N）と比較してリストで見つけ使用して実装しました。 「」」
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