你能帮我弄清楚这个算法吗？
[英]Can you help me figure out this algorithm?
问题描述
我正在做家庭作业，作为“提示”，我们被告知要找到以下算法，然后将其证明为必要的答案。
设 L(1), L(2), .., L(k) 是每个有 n 个元素的排序列表。 给出一个 O(kn logk) 空间算法，支持 O(log n + t) Locate 操作，返回 t 项的位置。
理想情况下，我将能够使用此算法让我深入了解实现更好的解决方案（这是作业想要的），但这种效率较低的算法应该能激发我的灵感，但我想不通。 任何想法或知道这个算法是什么？ 谢谢！
6 个解决方案
解决方案1
2 已采纳 2009-04-21 00:18:31
你在谷歌上搜索过 O(kn logk) 吗？ 这似乎是一个非常独特的大 O 签名。
这是我的第一个结果： MergeSort --> k-way 合并中的合并与项目数之间的关系是什么
解决方案2
1 2009-04-21 00:34:23
我似乎找不到一个给 O(log n + t) 时间的人，但我有一个想法，可能会也可能不会帮助......
O(kn log k) 是将每个可能的项目映射到包含它的列表的编号的表的大小。 但是，使用它来查找要查找的列表仍然会导致 t 个元素的 at*O(log n) 查找时间，因此这并不是真正需要的......
解决方案3
0 2009-04-21 00:23:50
可能不是排序功能，因为您已经有 2 个排序列表。 对我来说听起来也像二分搜索。
解决方案4
0 2009-04-21 00:44:51
我认为它要求你首先找到一个低效的算法，然后用它来制作一个高效的算法。 这听起来像是对列表的线性搜索，每个列表都有一个二分搜索来查看它们。 它将需要 O(2t) 空间，因为您需要复制 t 项的“坐标”。
解决方案5
0 2009-04-22 16:37:33
即使使用那个丑陋的大 O 符号，我认为这是一个二分搜索问题，因为你有排序列表。
空间复杂度保持不变，因为它是一个分而治之的算法，所以你不会有问题。
可以肯定的是，logn 之外的 t 是 O((logn)+t) 之类的东西吗？
解决方案6
-1 2009-04-21 00:17:25
呃...听起来像...二分查找？ 维基
获得字典序最小和最大的子串。 我的算法在大多数测试用例中都失败了，但我不明白为什么。 帮我弄清楚
[英]Obtain lexicographically smallest & largest substring. My algorithm failed most of the test cases but I can't understand why. Help me figure it out
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