Algorithm 集合合并算法的最佳性能是什么？

假设有序集支持O（n）迭代和O（logn）访问单个项，那么集并、集交集和集差的理论最优复杂度是多少？假设集合可以使用专用结构，只要结果与输入类型相同

编辑：

设n为较大集合的大小，m为较小集合的大小，d为对称差的大小

描述了一种算法，它运行在声称是最优的O（m*log（n/m））中。 然后修改算法，使其也成为O（d*log（n/d））

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优化算法可以改进是矛盾吗？我想不是因为d是一个新参数，O（m*log（n/m））对于n和m仍然是最优的。但是，这就是结局吗？或者有多快可能？

到目前为止，你有什么建议？听起来像是家庭作业。想一想如何使用给定的集合接口实现

集合并集

，

集合交集

和

集合差分

。迄今为止，我发现的最佳算法运行于O（min（mlog（n/m），dlog（n/d）），其中n是较大集合的大小，m是较小集合的大小，d是对称差的大小。但这是最优的还是可以进一步改进的？除非抽象数据类型具有比您所承认的更多的操作，否则无法获得该运行时间。假定可以在O（1）中对项进行比较和散列.你还想做其他手术吗？