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均摊数据结构: 带旋链表
均摊数据结构: 带旋链表 问题引入 在模拟赛中, 遇到一个题, 给出一个括号序列, 对每一个位置, 求包含它的合法的括号序列个数. 预处理 首先用栈将所有不可能被包含的括号都设为空格. 然后将所有 () 找出来, 作为链表的节点, 从左到右连起来. 在每个节点上存一个区间, 这个区间外面复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
课后思考：分析一下下面这个add()函数的时间复杂度。 // 全局变量，大小为10的数组array，长度len，下标i。 int array[] = new int[10]; int len = 10; int i = 0; // 往数组中添加一个元素 void add(int element) { if (i >= len) { // 数组空间不够了 // 重新申请一个2倍大快乐的一天从AC开始 | 20210714 | P3594
题目链接 （补 今天上班可持久化自闭，没思路，也不敢问 心路历程 均摊，均摊，\(O(n)\)。 二分，线段树，\(O(n \log^2n)\)。 思路 严重怀疑第二种做法会T。 首先，答案至少为\(d\)。 然后，清零肯定是清范围内长度为\(d\)且和最大的那一段。这个可以用单调队列维护。 然后枚举右端点\(r\)，每次将右BZOJ5312: 冒险(势能均摊线段树)
题意 题目链接 Sol 这玩意儿是听shadowice说的，好像很厉害的样子 我们维护出区间&，区间|，区间最大值 结论：如果一次操作对区间& 和 区间| 产生的影响是相同的，那么该操作对整个区间的影响都是相同的 证明可以看这里 然后就做完了。。 时间复杂度$O(nklogn)$，$k$是二进制位数，这里是20 #（最坏）时间复杂度，均摊时间复杂度与期望时间复杂度
（最坏）时间复杂度（(worst case) time complexity） 当谈到时间复杂度（time complexity）时，我们最常用的，无明确说明默认使用的就是最坏时间复杂度（worst case time complexity）。 最坏时间复杂度考虑的是在各种数据输入情况下，一个算法所能表现出的最差执行时间界限。因为算法复杂度分复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
1、时间复杂度分析有哪些？ 最好情况时间复杂度（best case time complexity） 最坏情况时间复杂度（worst case time complexity） 平均情况时间复杂度（average case time complexity） 均摊时间复杂度（amortized time complexity） 2、最好、最坏情况时间复杂度。 最好情况时间复杂度就是在复杂度分析---平摊分析（Amortized Analysis）
平摊分析（Amortized Analysis） 参考链接：https://blog.csdn.net/Ying_Xu/article/details/51433497 1、聚类分析 2、记账方法 3、势能方法 其中的公式Ci表示为执行当前操作需要的花销 push操作：势能增加1，操作花销为1，因此均摊花销为2 pop操作：势能减少1，操作花销为1，因此均摊花销为0 MUL课程----04复杂度分析下：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
为了表示代码在不同情况下的不同时间复杂度，我们需要引入三个概念：最好、最坏和平均时间复杂度。 小结 1.最好、最坏时间复杂度 就是最理想和最不理想的情况下，代码的时间复杂度。 2.平均时间复杂度----代码在所有情况的执行次数的加权平均表示 最好、最坏情况发生的可能性复杂度分析笔记下
最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 最好情况复杂度分析： 在最理想的情况下执行这段代码的时间复杂度 最坏情况复杂度分析： 在最糟糕的情况下执行这段代码的时间复杂度 加权平均情况复杂度（也叫期望时间复杂度） 在所有情况(需要乘以这种情况发生的概率)的复杂度之和在除以JavaScript 算法之最好、最坏时间复杂度分析
上一篇--JavaScript 算法之复杂度分析文章中介绍了复杂度的分析，相信小伙伴们对常见代码的时间或者空间复杂度肯定能分析出来了。 思考测试 话不多说，出个题目考考大家，分析下面代码的时间复杂度(ps: 虽然说并不会这么写) function find(n, x, arr) { let ind = -1;【WC2018】即时战略（动态点分治，替罪羊树）
【WC2018】即时战略（动态点分治，替罪羊树） 题面 UOJ 题解 其实这题我也不知道应该怎么确定他到底用了啥。只是想法很类似就写上了QwQ。 首先链的部分都告诉你要特殊处理那就没有办法只能特殊处理了QWQ。 首先听说有一种均摊\(log\)的\(LCT\)做法。 即每次随便\(explore\)一个点，如果这极客时间课程《数据结构与算法之美》01 - 复杂度
复杂度计算 O (logn) i=1; while (i <= n) { i = i * 2; } 实际效果： 2^{0} * 2^{1} * 2^{2} ··· 2^{k} ··· 2^{x}= n 通过 2x=n 求解 x 。 x=log2n，所以，这段代码的时间复杂度就是O (log2n)。 不管底数是几，所有对数阶的时间复杂度都记为 O (logn)。因为 O (log3n) =【暖*墟】#洛谷网课2.1# 省选数据结构2
调和级数 启发式合并 序列染色段数均摊 相关问题： 1.区间染色，维护区间的复杂信息； 2.区间排序； 3.ODT类问题。 树染色段数均摊 类似序列颜色段数均摊，不过是均摊O( (n+m)logn )次修改。 复杂度证明：和lct的access类似。 “重量”