Time complexity 给定一个由N个整数组成的数组，如何找到在数组中出现偶数次且时间复杂度最小的最大元素

您将得到一个由N个整数组成的数组。要求您查找在数组中出现偶数次的最大元素。你的算法的时间复杂度是多少？您可以在不对整个数组排序的情况下执行此操作吗？

您可以在

O（n log n）

中使用表查找方法执行此操作。对于列表中的每个元素，请在表中查找。如果缺少，则插入一个键值对，键值为元素，值为外观数（从1开始）；如果存在，则增加外观。最后，只需在O（n）中循环表，并查找具有偶数值的最大键

理论上，对于理想的哈希表，查找操作是O（1）。因此，您可以在O（n）时间内查找和/或插入所有

n

元素，使总复杂性O（n）。然而，在实践中，您将在空间分配（需要比数据集大小多得多的空间）和冲突（为什么需要）方面遇到困难。这使得O（1）查找很难实现；在最坏的情况下，它可能高达O（n）（尽管也不太可能）-使总复杂性为O（n^2）

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相反，使用基于树的表可以更安全—也就是说，密钥存储在二叉树中。在这种情况下，只要树是平衡的，查找和插入操作都是O（logn）；有多种树结构可以帮助确保这一点，例如红黑树、AVL、splay、B树等（谷歌是你的朋友）。这将使总复杂性成为一个保证的O（n log n）

最好说哈希表实现的预期运行时间是O（n），最坏情况下的运行时间是O（n^2），以澄清它在实践中极有可能很快，虽然它有一个不太可能但很糟糕的最坏情况。@templatetypedef是的。另外值得注意的是，如果范围足够小，则每个值{notfound，偶数，奇数}只需要1.58位，就可以在保证的O（n）中执行。那是。。。每字节5个值，不丢失。@MooingDuck#I♥mathI不认为八字树有保证的O（logn），我认为它们是最坏的O（n）。我从来没有听说过梁树，我在谷歌上也找不到任何东西。