我们前面讲过list、deque、堆、字典树等高性能计算的技巧，这一节我们来整理一下Python中常用操作的时间复杂度。本文中的N表示容器的元素数量，K表示参数中元素的数量或参数的值。listlst  list(range(10,20))l1  list(range(100,105))操作时间复杂度描述

这个问题还是建立最小堆比较好一些。    先拿10000个数建堆，然后一次添加剩余元素，如果大于堆顶的数（10000中最小的），将这个数替换堆顶，并调整结构使之仍然是一个最小堆，这样，遍历完后，堆中的10000个数就是所需的最大的10000个。建堆时间复杂度是O（mlogm），算法(https://www.oschina.net/action

$Splay$的复杂度分析不论插入，删除还是访问，我们可以发现它们的复杂度都和$splay$操作的复杂度同阶，只是一点常数的区别我们不妨假设有$n$个点的$splay$，进行了$m$次$splay$操作采用势能分析我们记$w(x)\\left\\lceil\\log\_2(size(x))

作者：京东物流尹昊喆一、复杂度综述1、什么是复杂度软件设计的核心在于降低复杂性。\《软件设计的哲学》业界对于复杂度并没有统一的定义，斯坦福教授JohnOusterhout从认知负担和工作量方面给出了一个复杂度量公式子模块的复杂度cp乘以该模块对应的开发时间

一、题目解读牛客12576题是一道经典的算法题，要求给定起点N和终点M，求解从N到M的最少跳跃次数。题目考察的核心在于路径优化与动态规划思想，需结合数论中的质因数分解技巧，通过合理设计算法降低时间复杂度，避免暴力枚举的指数级耗时。二、解题思路采用“动态规划

一、内容简介本文详细解析了力扣701题"二叉搜索树中的插入操作"的递归实现方法。通过遵循二叉搜索树的性质，展示了如何高效地在BST中插入新节点。文章包含完整注释代码、算法思路讲解和复杂度分析，帮助读者掌握BST操作的核心技巧。二、算法思路‌递归终止条件‌：

归并排序归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解，归并排序的步骤如下：划分：分解待排序的n个元素的序列成各具n/2个元素的两个子序列，将长数组的排序问题转换为短数

一、复杂度综述1、什么是复杂度软件设计的核心在于降低复杂性。\《软件设计的哲学》业界对于复杂度并没有统一的定义，斯坦福教授JohnOusterhout从认知负担和工作量方面给出了一个复杂度量公式子模块的复杂度cp乘以该模块对应的开发时间权重值tp，累加后得