Vidéo: Quelle est la complexité temporelle de l'opération de poussée de pile ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Pour toutes les normes opérations de pile ( pousser , pop, isEmpty, size), le pire des cas complexité temporelle peut être O(1). Nous disons peut et non est parce qu'il est toujours possible de mettre en œuvre piles avec une représentation sous-jacente inefficace.
En gardant cela à l'esprit, qu'est-ce que la complexité temporelle de la liste chaînée de la pile ?
Pour un double liste chaînée les empiler les opérations push et pop doivent toutes les deux être O(1). Si vous êtes coincé avec un seul liste chaînée , en supposant que vous êtes d'accord avec la surcharge constante de garder un pointeur sur la queue ainsi que sur la tête, vous pouvez avoir des opérations de file d'attente O (1) de mise en file d'attente et de sortie de file d'attente.
De même, qu'est-ce que la complexité temporelle dans la structure des données ? Complexité temporelle est un concept en informatique qui traite de la quantification de la quantité de temps prises par un ensemble de codes ou d'algorithmes à traiter ou à exécuter en fonction de la quantité d'entrée. En d'autres termes, complexité temporelle est essentiellement l'efficacité, ou combien de temps une fonction de programme prend pour traiter une entrée donnée.
De cette façon, quelle opération peut être effectuée sur les piles ?
En informatique, un empiler est un type de données abstrait qui sert de collection d'éléments, avec deux principaux opérations : push, qui ajoute un élément à la collection, et. pop, qui supprime l'élément le plus récemment ajouté qui n'a pas encore été supprimé.
Qu'est-ce que le push et le pop ?
1. POUSSER est utilisé pour ajouter un élément à une pile tandis que POP est utilisé pour retirer un élément de la pile.
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Qu'est-ce que la complexité temporelle dans la structure des données ?
La complexité temporelle d'un algorithme quantifie le temps nécessaire à un algorithme pour s'exécuter en fonction de la longueur de l'entrée. De même, la complexité spatiale d'un algorithme quantifie la quantité d'espace ou de mémoire prise par un algorithme pour s'exécuter en fonction de la longueur de l'entrée