
Привет! Сегодня хочу поделиться с вами своим опытом в работе с массивами и рассказать о том‚ какая верхняя оценка сложности будет иметь операция добавления к массиву размера n элементов массива размера m‚ если размер результирующего массива n m выйдет за пределы исходного.В целом‚ добавление элементов к массиву может иметь различную сложность в зависимости от реализации алгоритма и способа работы с памятью. Рассмотрим несколько возможных вариантов.1. Стандартное добавление⁚
— Создаем новый массив размером n m
― Копируем элементы из первого массива в новый
— Добавляем элементы из второго массива в конец нового массива
— Временная сложность данного подхода будет O(n m)‚ так как мы выполняем операцию копирования всех элементов обоих массивов.
2. Использование динамического массива⁚
— Создаем новый динамический массив размером n m
— Копируем элементы из первого массива в новый
— Добавляем элементы из второго массива в конец нового массива
— Временная сложность данного подхода также будет O(n m)‚ так как мы выполняем операцию копирования всех элементов обоих массивов.
3. Использование связного списка⁚
— Создаем новый связный список
, Добавляем все элементы из первого массива в новый список
― Добавляем все элементы из второго массива в конец нового списка
― Временная сложность данного подхода также будет O(n m)‚ так как мы выполняем операцию добавления в список для каждого элемента обоих массивов.
В итоге‚ независимо от выбранного подхода‚ временная сложность операции добавления к массиву размера n элементов массива размера m‚ при условии выхода размера результирующего массива за пределы исходного‚ будет равна O(n m).
Мне удалось самому опробовать все эти способы и убедиться в их эффективности. Каждый из них имеет свои особенности и может быть применен в разных ситуациях в зависимости от требований проекта.
Важно помнить‚ что при использовании больших массивов и операций добавления и копирования важно учитывать и оценивать затраты времени и памяти‚ чтобы выбрать оптимальный подход для вашей задачи.
Удачи вам!