में पूरी तरह कार्यात्मक सबसे खराब मामला लगातार समय Catenable छाँटे सूचियाँ , Brodal एट अल। वर्तमान में O (1) समवर्ती और O (lg n) डालने, हटाने और खोजने के साथ विशुद्ध रूप से कार्यात्मक संतुलित पेड़। डेटा संरचना कुछ जटिल है।
क्या ओ (1) समवर्ती, कार्यात्मक या नहीं के साथ एक सरल संतुलित खोज पेड़ है?
जवाबों:
आप तुच्छ रूप से O (1) परिशोधित समय के साथ एक डेटा संरचना बना सकते हैं , बस एक पेड़ से दूसरे पर कंक्रीटिंग (जिस पर O (n लॉग एन) लागत है) पर सबकुछ फिर से लगाना, ठीक उसी तरह जैसे उस पेड़ को बनाने में इस्तेमाल किया गया था। पहला स्थान, इसलिए कुल समय अभी भी हे (एन लॉग एन) है, लेकिन यह धोखा है।
सबसे खराब स्थिति ओ (1) समय के लिए, लेखक दावा करते हैं कि यह किसी भी डेटा संरचना के लिए एक खुली समस्या थी, इसलिए मुझे नहीं लगता कि आप एक आसान उत्तर खोजने जा रहे हैं।
मैंने आपके द्वारा उल्लिखित कागज को डाउनलोड किया, और यह "नहीं" का उत्तर देता है, कम से कम कागज के प्रकाशन समय पर। यह दो कारणों से है:
संबंधित कार्य की ठीक से समीक्षा करने के लिए एक पेपर की आवश्यकता होती है, और वे चित्र 1 में एक सारांश के साथ परिचय में ऐसा करते हैं, जो "नहीं" कहता है। कम से कम अगर यह एक प्रतिष्ठित सम्मेलन में प्रकाशित किया गया है, लेकिन ऐसा लगता है कि (ब्रोडल को सी। ओकासाकी, विषय पर एक संदर्भ) द्वारा "विशुद्ध रूप से कार्यात्मक डेटा संरचनाओं" में कई बार उद्धृत किया गया है।
हालांकि, वे पाठ में एक एल्गोरिथ्म का उल्लेख करते हैं जिसमें खोज समय ओ (लॉग एन लॉग लॉग एन) और ओ (1) समय में संघनन, एसओओसी .96 से के एंड टी पेपर में स्केच किया गया है। यह आपके लिए दिलचस्प हो सकता है।
बिंदु 1. यह भी सुनिश्चित करता है कि आप किसी भी बाद के परिणामों को खोजने के लिए इस का हवाला देते हुए कागजात देख सकते हैं, उन्हें इसका हवाला देना होगा।
यदि प्रश्न व्यावहारिक प्रासंगिकता का था (लेकिन यह माना नहीं जाता है), मेरा मानना है कि निरंतर कारक ओ (1) और ओ (लॉग एन) के बीच के अंतर से अधिक महत्वपूर्ण हैं (जैसा कि सिडगविक के एल्गोरिदम के परिचय में चर्चा की गई है), इसलिए आपको अपने एप्लिकेशन के उपयोग मामले के लिए सिर्फ बेंचमार्क देखने की आवश्यकता है।