為什麼遍歷順序表時間復雜度為1
❶ 時間復雜度常數階為什麼只能為0（1）
時間復雜度O是一個上界，設演算法所需時間和數據規模n的關系為t(n)，如果當首散唯n->∞時，總有O*c>t(n)成立，其中c為一個常數，則記O為演算法的時間復雜度。
如果你的演算法者培只包含固定的列印語句，和數據規模沒有關系，那麼演算法就是常量時間復雜度O(1)。哪怕你的演算法列印語句有10000行，也可以找到常數c=10001，使得1*10001>10000成立，因此演算法的時間復雜度掘派仍然是O(1)。
❷ 簡述順序表和鏈表的優缺點和適用范圍
順序表
長度固定，必須在分配內存之前確定數組的長度。
存儲空間連續，即允許元素的隨機訪問。
存儲密度大，內存中存儲的全部是數據元素。
要訪問特定元素，可以使用索引訪問，時間復雜度為 $O(1)$。
要想在順序表中插入或刪除一個元素，都涉及到之後所有元素的移動，因此時間復雜度為 $O(n)$。
順序表最主要的問題就是要求長度是固定的，可以使用倍增-復制的辦法來支持動態擴容，將順序表變成「可變長度」的。
這個辦法不可避免的會浪費一些內存，因為數組的容量總是倍增的。而且每次擴容的時候，都需要將舊的數據全部復制一份，肯定會影響效率。不過實際上，這樣做還是直接使用鏈表的效率要高。
❸ 為什麼在單鏈表中,從頭開始遍歷,訪問後繼節點的時間復雜度為o(1)，訪問前驅節點的時間復雜度為o
訪問後繼結點只要一次間接定址p = p->next，該步驟沒有循環，時間復雜度是O(1)
訪問前敏茄驅節點需要從頭結點開始根據鏈表順序一個一個訪問。該步驟有一重循環，基本運算次數與問題規模n的增長呈線橋基察性增大關系，所以時間復雜度是O(n)。
如果是雙向鏈表p = p->鋒租prior就能訪問前驅節點。
❹ 數據結構（三）順序表和鏈表的優缺點（區別、特點)
順序表和鏈表由於存儲結構上的差異，導致它們具有不同的特點，適用於不同的場景。通過系統地學習順序表和鏈表我們知道，雖然它們同屬於線性表，但數據的存儲結構有本質的不同：
因此，若只從開辟空間方式的角度去考慮，當存儲數據的個數無法提前確定，又或是物理空間使用緊張以致無法一次性申請到足夠大小的空間時，使用鏈表更有助於問題的解決。
從空間利用率的角度上看，順序表的空間利用率顯然要比埋叢鏈表高。
這是因為，鏈表在存儲數據時，每次只申請一個節點的空間，且空間的位置是隨機的，如圖 2 所示：
這種申請存儲空間的方式會產生很多空間碎片，一定程序上造成了空間浪費。不僅如此，由於鏈表中每個數據元素都必須攜帶至少一個指針，因此，鏈表對所申請空間的利用率也沒有順序表高
根據順序表和鏈表在存儲結構上的差異，問題類型主要分為以下 2 類：
第 1 類問題適合使用順序表。這是因為，順序表中存儲的元素可以使用數組下標直接訪問，無需遍歷整個表，因此使用順序表訪問元素的時間復雜度為 O(1)；而在鏈表中訪問數據元素，需要從表頭依次遍歷，直到找到指定節點，花費的時間復雜度為 O(n);
第 2 類問題則適合使用鏈表。鏈表中數據元素之間的邏輯關系靠的是節點之間的指針，當需要在鏈表中某處插入或刪除節點時，只需改變相應節點的指針指向即可，無需大量移動元素，因此鏈表中插入、刪除或移動數據所耗費的時間復雜度為 O(1)；而順序表中，插入、刪除和移動數據可能會牽涉到衫纖大量元素的整體移動，因此時間復雜度至少為 O(n);
綜上所述，不同類型的場景，選彎塌櫻擇合適的存儲結構會使解決問題效率成倍數地提高
❺ 數據結構原理：Hash表的時間復雜度為什麼是O(1)
注: 本文是極客時間 後端技術基礎詳解 的讀書筆記.
思考: 數組的特點就是在內存中的空間必須是連續的,所以大數組其實是比較佔用內存的.在Java中ArrayList就是基於數組實現的,通過李老師的敘述,我們知道了數組由於連續的特點,根據下標隨機訪問復雜度為O(1).ArrayList的增刪可能會改變原來數組的大小,對於大數組來說比較消耗資源.所以數組適合需要通過下標訪問,以及增刪比較少的情形.
思考: 鏈表的數據結構簡直和區塊鏈慶散是一樣對,最新出來的區塊是要指向之前的區塊.並且鏈表的特點是一個鏈分為兩部分內容,一部分是本身自己的數據,另外一部分指向了下一個數據的地址.這個鏈表的使用情景主譽游氏要是用於增刪比較多的情況,並且不需要根據下標去訪問數據,遍歷的情況比較多.
通過對key的hashCode取余數,從而獲取到將這個key,value存到數組當中的位置.事實上,數組中存放的是key,value元素的地址指針而已,如果使用余數法得到的余數相同的時候,這個時候可以使用鏈表的方式來解決,key,value元素後面接一個新的key,value元素,到時候,通過key獲取value首先取余數,獲取到鏈表的地址,然後遍歷這個鏈表就可以了.
拓展: 在jdk1.7中,HashMap的實現原理是哈希表 + 鏈表的方式實現.在jdk1.8當中.鏈表數量達到8,就會轉化為紅黑樹.
思考: 方法在內存當中運行的時候,是用棧的數據結構來運行的,棧裡面的元素是棧幀,所以每個棧幀之磨粗間是相互隔離的,所以方法內部的局部變數定義相同的變數名沒有任何影響.其次,當前工作的只有棧頂的一個方法,這樣程序的運行就非常有規律,我們就能夠非常好的去排查程序當中的異常.
思考: 樹狀介面用遞歸的方式來遍歷.
❻ 數據結構 for(i=0;i<10000;i++){x++;s=0}為什麼時間復雜度是o(1)
估計是因為凳纖編譯錯誤吧，s=0後昌蠢面缺了分號
:
P
咳咳
開玩笑，如果時間復雜度是常量，就認為復雜棗迅仿度是O(1)的，這段程序會循環10000次，循環次數不隨任何_變數_而改變，因此復雜度是O(10000)，因為是常量所以就當O(1)了。
❼ C語言中空間復雜度O(1)是什麼意思啊！
O(1)是最低的時空復雜度，也就是耗時/耗空間與輸入數據大小無關虧大腔，無論輸入數據增大多少倍，耗時/耗空間都不變。 哈希演算法就是典型的O(1)時間復雜度，無論數據規模多大，都可以在一次計算後找到目標（不考慮沖突的話）。
O後面的括弧中有一個函數，指明某個演算法的耗時/耗空間與數據增長量之間的關系。其中的n代表輸入數據的量。比如時間復雜度為O(n)，就代表數據量增大幾倍，耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷演算法。
(7)為什麼遍歷順序表時間復雜度為1擴展閱讀
時間復雜度的定義和用法
為了計算時間復雜度，我們通常會估計演算法的操作單元數量，每個單元運行的時間都是相同的。因此，總運行時間和演算法的操作單元數量最多相差一個常量系數。
相同大小的不同輸入值仍可能造成演算法的運行時間不同，因此我們通常使用演算法的最壞情況復雜度，記為T(n)，定義為任何大小的輸入n所需的最大運行時間。另一種較少使用的方法是平均情況復雜度，通常有特別指定才會使用。
時間復雜度可以用函數T(n) 的自然特性加以分類，舉例來說，有著T(n) =O(n) 的演算法被稱作「線性時間演算法」；而T(n) =O(M^n) 和M= O(T(n)) ，其中M≥n> 1 的演算法被稱作「指數時間算銷衫法」。
一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。
一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),使得當n趨近於無窮大時，T（n)/f (n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間復雜仿孫度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。
❽ 為什麼是時間復雜度是O(1)
O(1)說明不管x、y同時增大多少倍，這段代碼都能在常數時間結束運行
其實這段代碼不能簡單的說復雜度是O(1)
說是O(10y)=O(y)更准確
x的大小對總體復雜度影響不大
❾ 為什麼順序查找的復雜度是O(n)，但是Hash查找就是O(1)
因為hash相昌雹當於給每個元素存了一個地址。
為什麼在數組這樣的數據結構中查找元素不可能達到O(1)？因為數組只存了首元素的地址，只能往後搜或者知道數組長度的話還可以優化一下，但肯定達不到常數盯跡復雜度。
而hash在查找元素的時候，利用hash函數算出耐則帆相應值的地址，不需要遍歷查找。hash查找時間也不一定是O(1)，最也可能是O(n)。