计算算法的复杂度（Big-O）

Question

我目前正在围绕Big-O复杂性进行一些工作，并计算算法的复杂性。

我似乎正在努力制定出计算复杂度的步骤，并正在寻找解决方法。

功能：

torch.Tensor

实际的挑战是重写此函数，以使其具有O（n）最坏情况的复杂性。

据我所知，我的问题是赋值语句和if语句的复杂度为O（1），而while循环的复杂度为（n），在最坏的情况下，while循环中的任何语句可以执行n次。所以我以transforms.ToTensor()

我认为我一定无法正确解决此问题，因为否则没有必要重写函数。

任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

如果self.items是一个列表，则pop操作的复杂度为“ k”，其中k是索引， 所以这不是O（N）的唯一方法是因为弹出操作。
 为了使您可以使用其他一些迭代方法并将其从列表中删除，练习可能已经完成。

要使其变为O（N），您可以执行以下操作：

self.items = [x for x in self.items if x == item]

Answer 2

如果您使用Python的内置列表数据结构，则pop()操作在最坏的情况下不是恒定的，而是O(N)。因此，您的总体复杂度为O(N^2)。如果无法使用辅助空间，则需要使用其他数据结构，例如链表。

Answer 3

没有参数可以弹出其O（1）

带有一个弹出参数：

• 平均时间复杂度O（k）（k表示作为pop参数传入的数字
  
• 摊销最坏情况时间复杂度O（k）
  
• 最坏情况下的时间复杂度O（n）

Time Complexity - Python Wiki

因此，要使您的代码有效，请允许用户从列表末尾弹出：

例如：

def pop():
    list.pop(-1)

Reference

由于您要将index传递给self.items.pop(index)，因此它的NOT O（1）。