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3SUM

指数 3SUM

在计算复杂度理论中, 3SUM问题是指如下的问题:给定一个包含n个实数的集合,判断其中是否包含3个和为0的元素。问题也可以推广到一个更一般化的版本,rSUM,是要求判断集合中是否存在r个数的和为0。3SUM问题可以很容易地在O(n^2)的时间复杂度内解决。对于某些特化的计算模型,这已经达到了它们\Omega(n^)的复杂度下界。 人们曾经猜想任何3SUM问题的确定性算法都至少需要 \Omega(n^2) 的时间复杂度。然而在2014年,最初的3SUM被Allan Grønlund和Seth Pettie否决了。他们给出了一个能在能在O(n^2 / (/)^)的时间复杂度内求解3SUM问题的确定性算法。目前仍然有人猜想3SUM是不可能在O(n^)的时间复杂度内解决的。.

3 关系: 二分查找哈希表計算複雜性理論

二分查找

#重定向 二分搜索算法.

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哈希表

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表(即建立人名x到首字母F(x)的一个函数关系),在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码,显然比直接查找就要快得多。这里使用人名作为关键字,“取首字母”是这个例子中散列函数的函数法则F(),存放首字母的表对应散列表。关键字和函数法则理论上可以任意确定。.

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計算複雜性理論

计算复杂性理论(Computational complexity theory)是理论计算机科学和数学的一个分支,它致力于将可计算问题根据它们本身的复杂性分类,以及将这些类别联系起来。一个可计算问题被认为是一个原则上可以用计算机解决的问题,亦即这个问题可以用一系列机械的数学步骤解决,例如算法。 如果一个问题的求解需要相当多的资源(无论用什么算法),则被认为是难解的。计算复杂性理论通过引入数学计算模型来研究这些问题以及定量计算解决问题所需的资源(时间和空间),从而将资源的确定方法正式化了。其他复杂性测度同样被运用,比如通信量(应用于通信复杂性),电路中门的数量(应用于电路复杂性)以及中央处理器的数量(应用于并行计算)。计算复杂性理论的一个作用就是确定一个能或不能被计算机求解的问题的所具有的实际限制。 在理论计算机科学领域,与此相关的概念有算法分析和可计算性理论。两者之间一个关键的区别是前者致力于分析用一个确定的算法来求解一个问题所需的资源量,而后者则是在更广泛意义上研究用所有可能的算法来解决相同问题。更精确地说,它尝试将问题分成能或不能在现有的适当受限的资源条件下解决这两类。相应地,在现有资源条件下的限制正是区分计算复杂性理论和可计算性理论的一个重要指标:后者关心的是何种问题原则上可以用算法解决。.

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