Что дешевле: отсортировать массив и затем выполнить поиск, или использовать перебор для поиска элемента?

Попробуйте невидимую нейросеть для прохождения собеседований.

Мы используем файлы cookie

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта и предоставления вам персонализированного опыта. Правила использования файлов cookie можно найти в нашей политике конфиденциальности

Попробуйте невидимую нейросеть для прохождения собеседований.

Мы используем файлы cookie

Зависит от контекста.

Однократный поиск в несортированном массиве:
- Отсортировать: Сложность сортировки обычно $O(n \log n)$ или $O(n^2)$ (зависит от алгоритма).
- Поиск (бинарный после сортировки): $O(\log n)$ .
- Итого: $O(n \log n)$ или $O(n^2)$ .
- Перебор (линейный поиск): $O(n)$ .
- Итого: $O(n)$ .
- В данном случае перебор ( $O(n)$ ) дешевле, чем сортировка + поиск ( $O(n \log n)$ или хуже).
Многократный поиск в массиве:
- Если требуется выполнить $k$ поисков в одном и том же массиве.
- Отсортировать один раз: $O(n \log n)$ или $O(n^2)$ .
- Выполнить $k$ поисков (бинарных) после сортировки: $k \times O(\log n) = O(k \log n)$ .
- Итого: $O(n \log n + k \log n)$ или $O(n^2 + k \log n)$ .
- Выполнить $k$ переборов (линейных): $k \times O(n) = O(kn)$ .
- Итого: $O(kn)$ .
- Для больших $k$ ( $k > \log n$ ) сортировка с последующим бинарным поиском становится дешевле: $O(n \log n + k \log n)$ vs $O(kn)$ .
Особые случаи:
- Если массив уже частично упорядочен или имеет специальную структуру, существуют более быстрые алгоритмы сортировки или поиска.
- Хэш-таблицы (Set или Hash в Ruby)

Зависит от контекста.

Однократный поиск в несортированном массиве:
- Отсортировать: Сложность сортировки обычно $O(n \log n)$ или $O(n^2)$ (зависит от алгоритма).
- Поиск (бинарный после сортировки): $O(\log n)$ .
- Итого: $O(n \log n)$ или $O(n^2)$ .
- Перебор (линейный поиск): $O(n)$ .
- Итого: $O(n)$ .
- В данном случае перебор ( $O(n)$ ) дешевле, чем сортировка + поиск ( $O(n \log n)$ или хуже).
Многократный поиск в массиве:
- Если требуется выполнить $k$ поисков в одном и том же массиве.
- Отсортировать один раз: $O(n \log n)$ или $O(n^2)$ .
- Выполнить $k$ поисков (бинарных) после сортировки: $k \times O(\log n) = O(k \log n)$ .
- Итого: $O(n \log n + k \log n)$ или $O(n^2 + k \log n)$ .
- Выполнить $k$ переборов (линейных): $k \times O(n) = O(kn)$ .
- Итого: $O(kn)$ .
- Для больших $k$ ( $k > \log n$ ) сортировка с последующим бинарным поиском становится дешевле: $O(n \log n + k \log n)$ vs $O(kn)$ .
Особые случаи:
- Если массив уже частично упорядочен или имеет специальную структуру, существуют более быстрые алгоритмы сортировки или поиска.
- Хэш-таблицы (Set или Hash в Ruby)

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы получить доступ к полным ответам на все вопросы из банка вопросов.