提到算法不能不提数据结构，数据结构就是数据元素按照一种或多种关系的集合，按照逻辑结构划分，可以分为：
集合是由一堆无序的、相关联的，且不重复的数据元素组成的集合。
线性结构是数据元素之间存在“一对一”关系的线性关系的集合。
树是数据元素之间存在”一对多“关系的集合。
图是数据元素之间存在“多对多”关系的集合。
| 执行次数 | 函数阶 | 非正式术语 |
|---|---|---|
| 40 | O(1) | 常数阶 |
| 5n+45 | O(n) | 线性阶 |
| 2n²+4n+1 | O(n²) | 平方阶 |
| 8log₂n+30 | O(logn) | 对数阶 |
| 5n+2nlog₂n+20 | O(nlogn) | nlogn阶 |
| 2n³+n² +4n+5 | O(n³) | 立方阶 |
| 2ⁿ | O(2ⁿ) | 指数阶 |
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本文将使用一些 ChatGPT 提示，这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.
993.二叉树的堂兄弟节点 难度：简单 题目： 在二叉树中，根节点位于深度 0 处，每个深度为 k 的节点的子节点位于深度 k+1 处。 如果二叉树的两个节点深度相同，但 父节点不同 ，则它们是一对堂兄弟节点。 我们给出了具有唯一值的二叉树的根节点 root ，以及树中两个不同节点的值 x 和 y 。 只有与值 x 和 y 对应的节点是堂兄弟节点时，才返回 true 。否则，返回 false。 示例： 示例 1： 输入：root = [1,2,3,4], x = 4, y = 3 输出：false
题目： 给定一个字符串数组 arr，字符串 s 是将 arr 某一子序列字符串连接所得的字符串， 如果 s 中的每一个字符都只出现过一次，那么它就是一个可行解。 请返回所有可行解 s 中最长长度。 提示： 1 <= arr.length <= 16 1 <= arr[i].length <= 26 arr[i] 中只含有小写英文字母 示例： 示例 1： 输入：arr = ["un","iq","ue"] 输出：4 解释：所有可能的串联组合是