ইন বিশুদ্ধরূপে ক্রিয়াগত সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে ধ্রুব সময় Catenable অনুসারে সাজানো তালিকা , Brodal এট অল। ও (1) কনটেনেট এবং ও (এলজি এন) দিয়ে খাঁটি কার্যকরী সুষম গাছগুলি সন্নিবেশ করান, মুছুন এবং সন্ধান করুন। তথ্য কাঠামো কিছুটা জটিল।
ও (1) সংক্ষিপ্ত, কার্যক্ষম বা না দিয়ে একটি সহজ সুষম অনুসন্ধান গাছ আছে?
উত্তর:
আপনি ও (1) মোড়িত কনটেনটেশন সময় দিয়ে তুচ্ছভাবে একটি ডেটা কাঠামো তৈরি করতে পারেন , কেবল একটি গাছে থেকে অন্য গাছের সমস্ত জিনিসকে সংক্ষিপ্তকরণে (যার মধ্যে O (n লগ এন) ব্যয় থাকে, ঠিক তেমনই গাছ তৈরিতে ব্যবহৃত হয়েছিল) প্রথম স্থান, সুতরাং সামগ্রিক সময় এখনও হে (এন লগ এন) হয় তবে এটি প্রতারণামূলক।
সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে ও (1) সময়ের জন্য, লেখকরা দাবি করেছেন যে এটি কোনও ডেটা স্ট্রাকচারের জন্য একটি উন্মুক্ত সমস্যা, তাই আমি মনে করি না আপনি কোনও সহজ উত্তর খুঁজে পেতে চলেছেন।
আপনার উল্লিখিত কাগজটি আমি ডাউনলোড করেছি এবং এটি "না" এর উত্তর দেয়, কমপক্ষে কাগজের প্রকাশের সময়। এটি দুটি কারণে:
সম্পর্কিত কাগজ সঠিকভাবে পর্যালোচনা করার জন্য একটি কাগজ প্রয়োজন, এবং তারা চিত্রের 1 এ সংক্ষিপ্তসার সহ, ভূমিকাটিতে এটি করে, "না" বলে। কমপক্ষে যদি এটি একটি সম্মানিত সম্মেলনে প্রকাশিত হয়েছে তবে এটি দেখতে মনে হচ্ছে (ব্রোডাল এই বিষয়টির একটি রেফারেন্স সি ওকাসাকির "খাঁটি ফাংশনাল ডেটা স্ট্রাকচারে" কয়েকবার উদ্ধৃত করেছেন)।
যাইহোক, তারা পাঠ্যটিতে অনুসন্ধানের সময় ও (লগ এন লগ লগ এন) এবং ও (1) সময়ে কনটেনটেশন সহ একটি অ্যালগরিদম উল্লেখ করেছেন, স্টক '96 এর কেএন্ডটি পেপারে অঙ্কিত। এটা আপনার জন্য আকর্ষণীয় হতে পারে।
পয়েন্ট 1. এছাড়াও নিশ্চিত করে যে কোনও পরবর্তী ফলাফল সন্ধানের জন্য আপনি কেবল এটিকে উদ্ধৃত করে কাগজগুলি সন্ধান করতে পারেন, তাদের এটি উদ্ধৃত করার প্রয়োজন হবে।
যদি প্রশ্নটি ব্যবহারিক প্রাসঙ্গিক হয়ে থাকে (তবে এটি বলে মনে করা হয় না) তবে আমি বিশ্বাস করি যে ও (1) এবং ও (লগ এন) এর মধ্যে পার্থক্যের চেয়ে ধ্রুবক কারণগুলি বেশি গুরুত্বপূর্ণ (সেডজিকের আলগোরিদিমগুলির ভূমিকাতে আলোচিত হিসাবে) আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির ব্যবহারের ক্ষেত্রে আপনাকে কেবল বেঞ্চমার্কের সন্ধান করতে হবে।