Algorithm 映射函数以降低时间复杂度？博士资格项目

这是我最后一次参加公司统计考试。我给出了一个我认为很好的答案。我们只知道考试的分数，而不知道具体问题是否正确。我希望社区能对这个问题给予指导，我对答案不感兴趣，而是对正在测试的内容和我可以去哪里阅读更多关于它的内容，并在下次考试前进行一些练习

乍一看，这似乎是一个时间复杂性问题，但当它开始讨论映射函数和预排序数据时，我不知道如何处理。 那你怎么回答呢

这是：

给定从某个域Z中提取的一组项X={x1，x2，…，xn}，您的任务是查找该集中是否出现了Z中的查询项q。为了简单起见，您可以假设每个项目在X中只出现一次，并且比较Z中的任意两个项目需要O（l）个时间量

（a） 为检查q是否在X中的算法编写伪代码。算法的最坏情况时间复杂度是多少

（b） 如果l非常大（例如，如果X的每个元素都是一个长视频），则需要有效的算法来检查X中的q\n。假设您可以访问k函数h_i:Z->{1，2，…，m}，该函数将Z的一个元素均匀地映射到1到m之间的数字，并让k n。 为使用函数h_1…h_k检查q\in X的算法编写伪代码。请注意，允许您预处理数据。您的算法在最坏情况下的时间复杂度是多少

明确伪代码中的输入、输出和假设

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第一种似乎是简单的线性扫描。时间复杂度是O（n*l），最坏的情况是比较所有元素。注意-它不能与

n

呈次线性关系，因为如果对数据进行排序，则没有任何信息

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第二个（b）实际上是的变体，这是表示集合的概率方法。使用bloom过滤器-您可能会出现误报（假设某些内容在集合中，而它不在集合中），但决不会出现误报（假设某些内容不在集合中，而它在集合中）。

X的本质是什么？是列表还是数组？如何访问元素，时间复杂度是多少？