nlogn

后缀数组是一种应用很广的字符串算法。与kmp或AC自动机这类字符串匹配算法不同，后缀数组以及后缀自动机这种后缀数据结构，主要用于解决字符串中与子串有关的问题。 从字符串的后缀角度来考虑，其所有后缀的所有前缀，便是字符串的所有子串，而后缀数组可以在在O(n)O(n)O(n)[DC3算法]或O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)​​​[倍增算法]的时间复杂度里，快速求出每个后缀按照字典序排序后的位置，以及排序后相邻后缀的最长公共前缀

给出两个长度为 n 的整数序列，求它们的最长公共子序列（LCS）的长度，保证第一个序列中所有元素都不重复。 一个序列中的某些元素可能不在另一个序列中出现。 接下来两行，每行包含 n 个整数，表示一个整数序列

快速排序法的性能是什么？ 答：我们来分析一下快速排序法的性能。 快速排序的时间性能取决于快速排序递归的深度，可以用递归树来描述递归算法的执行情况。 如图所示，它是 {50109030 7040806020}在快速排序过程中的递归过程

设有n 个程序{12… n }要存放在长度为L的磁带上。程序i存放在磁带上的长度是 li，1≤i≤n。 程序存储问题要求确定这n 个程序在磁带上的一个存储方案， 使得能够在磁带上存储尽可能多的程序

快速排序最坏时间复杂度和平均时间复杂度的区别是什么？ 答：其中 是一趟快排需要的比较次数，一趟快排结束后将数组分成两部分 和. 最好时间复杂度: 核心点:最好情况下，每一次划分都正好将数组分成长度相等的两半. 最坏时间复杂度: 核心点:最坏情况下，每一次划分都将数组分成了0和n-1两部分. 平均时间复杂度: 核心点:任意一种划分情况出现的概率都相等. 所有的划分情况为：. 综上 :快速排序最好时间复杂度为 最坏时间复杂度为 平均时间复杂度为. 快速排序的空间复杂度是多少？ 答：快速排序只是使用数组原本的空间进行排序，所以所占用的空间应该是常量级的，但是由于每次划分之后是递归调用，所以递归调用在运行的过程中会消耗一定的空间，在一般情况下的 空间复杂度 为 O (logn) ，在最差的情况下，若每次只完成了一个元素，那么空间复杂度为 O (n) 。什么是快速排序的最坏情况？ 答：什么是快速排序的最坏情况，那就是， 对于每一个区间，我们在处理的时候，选取的轴刚好就是这个区间的最大值或者最小值 。 比如我们需要对 n 个数排序，而每一次进行处理的时候，选取的轴刚好都是区间的最小值

本题旨在测试各种不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下： 数据1：与样例等价，测试基本正确性； 输入第1行给出正整数K (≤)；第2行给出K个整数，其间以空格分隔。 在一行中输出最大子列和

当我们要排序这样一个数组的时候，归并排序法首先将这个数组分成一半。如图： 然后想办法把左边的数组给排序，右边的数组给排序，之后呢再将它们归并起来。当然了当我们对左边的数组和右边的素组进行排序的时候，再分别将左边的数组和右边的数组分成一半，然后对每一个部分先排序，再归并

当我们要排序这样一个数组的时候，归并排序法首先将这个数组分成一半。如图： 然后想办法把左边的数组给排序，右边的数组给排序，之后呢再将它们归并起来。当然了当我们对左边的数组和右边的素组进行排序的时候，再分别将左边的数组和右边的数组分成一半，然后对每一个部分先排序，再归并

欢迎来到飞鸟慕鱼博客，开始您的技术之旅！ 什么是快速排序？ 答：最终其时间复杂度为O (n^2)。 空间复杂度也为O (logn)。 快速排序是一种不稳定的排序方法

快速排序法的性能是什么？ 答：我们来分析一下快速排序法的性能。 快速排序的时间性能取决于快速排序递归的深度，可以用递归树来描述递归算法的执行情况。 如图所示，它是 {50109030 7040806020}在快速排序过程中的递归过程