❶ 时间复杂度常数阶为什么只能为0（1）
时间复杂度O是一个上界，设算法所需时间和数据规模n的关系为t(n)，如果当首散唯n->∞时，总有O*c>t(n)成立，其中c为一个常数，则记O为算法的时间复杂度。
如果你的算法者培只包含固定的打印语句，和数据规模没有关系，那么算法就是常量时间复杂度O(1)。哪怕你的算法打印语句有10000行，也可以找到常数c=10001，使得1*10001>10000成立，因此算法的时间复杂度掘派仍然是O(1)。
❷ 简述顺序表和链表的优缺点和适用范围
顺序表
长度固定，必须在分配内存之前确定数组的长度。
存储空间连续，即允许元素的随机访问。
存储密度大，内存中存储的全部是数据元素。
要访问特定元素，可以使用索引访问，时间复杂度为 $O(1)$。
要想在顺序表中插入或删除一个元素，都涉及到之后所有元素的移动，因此时间复杂度为 $O(n)$。
顺序表最主要的问题就是要求长度是固定的，可以使用倍增-复制的办法来支持动态扩容，将顺序表变成“可变长度”的。
这个办法不可避免的会浪费一些内存，因为数组的容量总是倍增的。而且每次扩容的时候，都需要将旧的数据全部复制一份，肯定会影响效率。不过实际上，这样做还是直接使用链表的效率要高。
❸ 为什么在单链表中,从头开始遍历,访问后继节点的时间复杂度为o(1)，访问前驱节点的时间复杂度为o
访问后继结点只要一次间接寻址p = p->next，该步骤没有循环，时间复杂度是O(1)
访问前敏茄驱节点需要从头结点开始根据链表顺序一个一个访问。该步骤有一重循环，基本运算次数与问题规模n的增长呈线桥基察性增大关系，所以时间复杂度是O(n)。
如果是双向链表p = p->锋租prior就能访问前驱节点。
❹ 数据结构（三）顺序表和链表的优缺点（区别、特点)
顺序表和链表由于存储结构上的差异，导致它们具有不同的特点，适用于不同的场景。通过系统地学习顺序表和链表我们知道，虽然它们同属于线性表，但数据的存储结构有本质的不同：
因此，若只从开辟空间方式的角度去考虑，当存储数据的个数无法提前确定，又或是物理空间使用紧张以致无法一次性申请到足够大小的空间时，使用链表更有助于问题的解决。
从空间利用率的角度上看，顺序表的空间利用率显然要比埋丛链表高。
这是因为，链表在存储数据时，每次只申请一个节点的空间，且空间的位置是随机的，如图 2 所示：
这种申请存储空间的方式会产生很多空间碎片，一定程序上造成了空间浪费。不仅如此，由于链表中每个数据元素都必须携带至少一个指针，因此，链表对所申请空间的利用率也没有顺序表高
根据顺序表和链表在存储结构上的差异，问题类型主要分为以下 2 类：
第 1 类问题适合使用顺序表。这是因为，顺序表中存储的元素可以使用数组下标直接访问，无需遍历整个表，因此使用顺序表访问元素的时间复杂度为 O(1)；而在链表中访问数据元素，需要从表头依次遍历，直到找到指定节点，花费的时间复杂度为 O(n);
第 2 类问题则适合使用链表。链表中数据元素之间的逻辑关系靠的是节点之间的指针，当需要在链表中某处插入或删除节点时，只需改变相应节点的指针指向即可，无需大量移动元素，因此链表中插入、删除或移动数据所耗费的时间复杂度为 O(1)；而顺序表中，插入、删除和移动数据可能会牵涉到衫纤大量元素的整体移动，因此时间复杂度至少为 O(n);
综上所述，不同类型的场景，选弯塌樱择合适的存储结构会使解决问题效率成倍数地提高
❺ 数据结构原理：Hash表的时间复杂度为什么是O(1)
注: 本文是极客时间 后端技术基础详解 的读书笔记.
思考: 数组的特点就是在内存中的空间必须是连续的,所以大数组其实是比较占用内存的.在Java中ArrayList就是基于数组实现的,通过李老师的叙述,我们知道了数组由于连续的特点,根据下标随机访问复杂度为O(1).ArrayList的增删可能会改变原来数组的大小,对于大数组来说比较消耗资源.所以数组适合需要通过下标访问,以及增删比较少的情形.
思考: 链表的数据结构简直和区块链庆散是一样对,最新出来的区块是要指向之前的区块.并且链表的特点是一个链分为两部分内容,一部分是本身自己的数据,另外一部分指向了下一个数据的地址.这个链表的使用情景主誉游氏要是用于增删比较多的情况,并且不需要根据下标去访问数据,遍历的情况比较多.
通过对key的hashCode取余数,从而获取到将这个key,value存到数组当中的位置.事实上,数组中存放的是key,value元素的地址指针而已,如果使用余数法得到的余数相同的时候,这个时候可以使用链表的方式来解决,key,value元素后面接一个新的key,value元素,到时候,通过key获取value首先取余数,获取到链表的地址,然后遍历这个链表就可以了.
拓展: 在jdk1.7中,HashMap的实现原理是哈希表 + 链表的方式实现.在jdk1.8当中.链表数量达到8,就会转化为红黑树.
思考: 方法在内存当中运行的时候,是用栈的数据结构来运行的,栈里面的元素是栈帧,所以每个栈帧之磨粗间是相互隔离的,所以方法内部的局部变量定义相同的变量名没有任何影响.其次,当前工作的只有栈顶的一个方法,这样程序的运行就非常有规律,我们就能够非常好的去排查程序当中的异常.
思考: 树状接口用递归的方式来遍历.
❻ 数据结构 for(i=0;i<10000;i++){x++;s=0}为什么时间复杂度是o(1)
估计是因为凳纤编译错误吧，s=0后昌蠢面缺了分号
:
P
咳咳
开玩笑，如果时间复杂度是常量，就认为复杂枣迅仿度是O(1)的，这段程序会循环10000次，循环次数不随任何_变量_而改变，因此复杂度是O(10000)，因为是常量所以就当O(1)了。
❼ C语言中空间复杂度O(1)是什么意思啊！
O(1)是最低的时空复杂度，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关亏大腔，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）。
O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。
(7)为什么遍历顺序表时间复杂度为1扩展阅读
时间复杂度的定义和用法
为了计算时间复杂度，我们通常会估计算法的操作单元数量，每个单元运行的时间都是相同的。因此，总运行时间和算法的操作单元数量最多相差一个常量系数。
相同大小的不同输入值仍可能造成算法的运行时间不同，因此我们通常使用算法的最坏情况复杂度，记为T(n)，定义为任何大小的输入n所需的最大运行时间。另一种较少使用的方法是平均情况复杂度，通常有特别指定才会使用。
时间复杂度可以用函数T(n) 的自然特性加以分类，举例来说，有着T(n) =O(n) 的算法被称作“线性时间算法”；而T(n) =O(M^n) 和M= O(T(n)) ，其中M≥n> 1 的算法被称作“指数时间算销衫法”。
一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f (n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂仿孙度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。
❽ 为什么是时间复杂度是O(1)
O(1)说明不管x、y同时增大多少倍，这段代码都能在常数时间结束运行
其实这段代码不能简单的说复杂度是O(1)
说是O(10y)=O(y)更准确
x的大小对总体复杂度影响不大
❾ 为什么顺序查找的复杂度是O(n)，但是Hash查找就是O(1)
因为hash相昌雹当于给每个元素存了一个地址。
为什么在数组这样的数据结构中查找元素不可能达到O(1)？因为数组只存了首元素的地址，只能往后搜或者知道数组长度的话还可以优化一下，但肯定达不到常数盯迹复杂度。
而hash在查找元素的时候，利用hash函数算出耐则帆相应值的地址，不需要遍历查找。hash查找时间也不一定是O(1)，最也可能是O(n)。
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