我想知道，为什么Big O表示法是平均数组/堆栈/队列的O（1）。我们插入和删除元素的情况？
在我的理解中，它是O（1）因为交换和删除元素需要一定的时间，无论集合中的数据量如何，但我仍然有点困惑。任何帮助都将在消除我的困惑中受到高度赞赏。
答案 0 :(得分：1)
O（1） - 符号表示操作是在恒定时间内执行的。
O（n） - 符号表示操作是在线性时间内执行的，例如遍历一个清单。
我们从最明显的一个开始。数组 A 具有固定长度 n ，通过寻址内存中的适当位置，可以在恒定时间内访问其元素，即
A[i]=10;
Stack是一种后进先出数据结构。我们总是有一个指向top元素的指针/引用。因此，即使堆栈是作为列表实现的，我们也无法在常量时间内处理其中的特定元素（我们必须遍历 O（n）中的列表），我们正在访问最顶层pop / peak的元素，我们有一个指针/引用，因此可以在恒定时间 O（1）中访问。
Stack.pop(); //or peak() perhaps
队列是先进先出的数据结构。与堆栈一样，访问Queue的特定元素可以在线性时间 O（n）中完成，因为我们需要遍历它。但是我们通常有一个指向队列的第一个和最后一个元素的指针/引用。因此，入队和出队都可以在恒定的时间内执行 O（1）。
答案 1 :(得分：0)
对于基于数组的堆栈，所有操作均为O（1），因为您只能删除堆栈顶部的项目（不必循环或迭代或执行任何其他操作）。插入是相同的。 对于基于链接的堆栈，除析构函数外，它们也都是O（1），因为您必须遍历节点并删除每个节点。 对于基于数组的que，我只能确定双端队列为O（N），因为您返回第一个项目，然后您将向前移动。
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