Algorithm 如何发现数据结构的时间复杂性？

我在排队。它有'm'个元素，有'n'个重复元素。现在我想复制要设置的元素，那么将队列中的元素转移到设置中的时间复杂度是多少？

首先找到将m个元素从队列中移出的复杂度，复杂度取决于实现。 然后找出将这些元素添加到集合中的复杂性，同样，复杂性取决于实现。

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对于从队列中移除并添加到集合的每个操作，这两种数据结构的适当实现都应该接近O1。naive算法从队列中获取项目，并将其与唯一元素列表进行比较，如果它们不在该列表中，则添加它们。 调用u=m-n是唯一元素的数量u>0当且仅当m>0时

在最坏的情况下，这需要u*u+1/2+n*u比较。此时列表的开头有所有唯一的元素，尾部有重复的元素。例如{5,11,7,9,9,9}

反过来我们得到m-nm-n+1+nm-n=m^2−mn+m−N这是Om^2，因为n 但是，如果您可以定义一个散列函数并将元素推送到散列映射中，那么对于m的实际有限值，您可以实现Om的性能。向非饱和散列映射添加元素是O1，我们会多次这样做

另一种方法是将批次放入列表中并对其进行排序，然后转储重复项，前提是您可以对元素定义排序函数。那是Om*logm

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注意：这里的假设是，从队列中删除元素是O1—对于任何实际的队列实现来说，这是一个公平的假设。

没有数据结构的时间复杂性。我们只能谈论特定数据结构上算法的复杂性。