C++ 堆放集装箱时的大O形标志

我使用一个std:：map实现为红黑树，时间复杂度为O（log（N））（根据这个站点：）。如果我堆叠这些容器，如何计算大O

例如

map

。访问最里面地图的大O是什么？

仍然

O（Log（N））

---

假设您的意思是访问outmap中的第二个map，那么实际上是两个O（log（N））操作背靠背。因此，

O（2*log（N））

，它又被简化为

O（log（N））

。

在这种情况下，您只需要对复杂性求和

map<int, map<int, int>> data;
const auto& lookup = data[5]; // here you spend O(logn)
int value lookup2 = lookup[3]; // here you spend O(logn)

地图数据；
const auto&lookup=数据[5]；//这是你花的钱（logn）
int-value lookup2=查找[3]；//这是你花的钱（logn）

所以它是O（logn）+O（logn）=O（klogn）=O（logn）

这将是O（logn），在

map的情况下也是如此，O（logn））

这是因为您需要O（log（N））来获得“内部”映射，然后您需要O（log（N））再次用于元素，因此总共有O（2*log（N））与O（log（N））相同。
同样的事情。如果你有
map m
，你想查找
m[4][2]
——那只是两个独立的map查找。因此您只需添加它们：
O（logm+logn）=O（logmn）
其中
M
是外部映射的大小，
N
是内部映射的大小

请注意，外部贴图大小和内部贴图大小是独立的
 堆叠这些容器意味着什么？它是一样的。
map
与
map
在访问密钥方面没有什么不同。您的问题需要更精确地表述。您需要访问什么？您可以对现有系数做出哪些假设？例如，所有地图的大小是否相同？是否有任何地图在
[0,1，…N]
中有键，其中
N
是大小？@emeraldwearm True，我应该提到我想访问最里面的地图。但我认为，当谈论大O时，总是假设大小收敛到无穷大。我错了吗？假设您想在最内部的映射中查找键
j
，并且其中只有一个有这样的键，但您不知道是哪一个。这完全改变了你对它的思考方式。很好的一点是，复杂性取决于两种大小——外部集合和内部集合，但是我不确定
O
notation是否允许使用2D域……如果内部贴图的大小不同，这会有区别吗？或者你可以只取N=平均大小吗？我已经很长时间没有做过正式的复杂性分析了，令人惊讶的是，在短短几十年的时间里，你竟然忘记了这么多东西。@W.F.当然了。如果你有两个自变量，你需要同时考虑这两个。e、 g.Dijkstra的算法是
O（e+VlgV）
@molbdnilo，因为我们刚刚添加了“我将取最大值”。@Barry总之，为什么不能在
O
中使用两个变量呢。说得好，谢谢！