http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_array#Performance
究竟是什么意思？
我认为最后插入的是O（n），因为你必须分配说，原始数组的两倍空间，然后将所有项目移动到该位置，最后插入项目。这个O（1）怎么样？
答案 0 :(得分：5)
摊销的O（1）效率意味着n次插入的运行时间总和将为O（n），即使任何单独的操作可能需要更长的时间。
由于复制所有内容所需的工作，附加元素可能需要花费O（n）时间，这是完全正确的。但是，由于每次扩展时阵列都会加倍，因此昂贵的倍增步骤会以指数方式减少和减少。结果，在n个插入中完成的总工作量为O（n）而不是O（n 2 ）。
详细说明：假设您要插入总共n个元素。调整矢量大小时复制元素的工作总量最多为
1 + 2 + 4 + 8 + ... +n≤2n - 1
这是因为首先复制一个元素，然后复制两次，然后复制两次，等等，并且在绝对最坏的情况下复制所有n个元素。这个几何系列的总和可以达到2n - 1，因此最多O（n）个元素会在所有复制步骤中移动。由于您在所有这些操作中进行n次插入并且仅复制O（n）个工作，因此每个操作的摊销效率为O（1）。这并不是说每个操作花费O（1）时间，但是n个操作总共花费O（n）时间。
对于这背后的图形直觉，以及将数组加倍而不是仅增加一小部分的理由，您可能需要查看these lecture slides。最后的图片可能非常相关。
希望这有帮助！
答案 1 :(得分：4)
隔离的每次重新分配都是O（N），是的。但是接下来的N次插入，你不需要做任何事情。因此，每次插入的“平均”成本是O（1）。我们说“成本在多个业务中摊销”。