可以在O(n logn)时间内从列表构造堆,因为将元素插入堆需要O(logn)时间并且有n个元素.
类似地,可以在O(n logn)时间内从列表构造二叉搜索树,因为将元素插入到BST中需要平均登录时间并且存在n个元素.
从最小到最大遍历堆需要O(n logn)时间(因为我们必须弹出n个元素,并且每个pop需要O(logn)接收器操作).从最小到最大遍历BST需要O(n)时间(字面上只是顺序遍历).
所以,在我看来,构造两个结构需要相同的时间,但BST迭代的速度更快.那么,为什么我们使用"Heapsort"代替"BSTsort"呢？
编辑:感谢Tobias和lrlreon的回答!总之,以下是我们使用堆而不是BST进行排序的要点.
我正在尝试构建一个使用Python的gensim库2.1.0版的Docker应用程序，该库是通过pip从requirements.txt文件安装的。
但是，Docker似乎在安装numpy，scipy和gensim时遇到问题。我搜索了错误消息，并找到了在其他环境中遇到相同问题的其他用户。他们的许多解决方案似乎在Docker中不起作用。
以下是错误消息：
<pre> Step 4 : RUN pip install -r requirements.txt
---> Running in a86d07e229d7
Collecting Flask==0.12 (from -r requirements.txt (line 1))
Downloading Flask-0.12-py2.py3-none-any.whl (82kB)
Collecting requests==2.17.3 (from -r requirements.txt (line 2))
Downloading requests-2.17.3-py2.py3-none-any.whl (87kB)
Collecting numpy==1.12.1 (from -r requirements.txt (line 3))
Downloading numpy-1.12.1.zip (4.8MB)
Collecting nltk==3.2.2 (from -r requirements.txt (line 4))
Downloading nltk-3.2.2.tar.gz (1.2MB)
Collecting scipy==0.19.0 (from -r requirements.txt (line 5))
Downloading scipy-0.19.0.zip (15.3MB)
Complete output from command python setup.py egg_info:
/bin/sh: svnversion: not found
/bin/sh: svnversion: not …Apache Spark吹嘘其运营商（节点）是“无状态的”。这允许 Spark 的架构使用更简单的协议来处理诸如恢复、负载平衡和处理落后者之类的事情。
另一方面，Apache Flink将其运算符描述为“有状态的”，并声称有状态对于机器学习等应用程序是必要的。然而，Spark 程序能够在不维护“状态”的情况下传递信息并在 RDD 中维护应用程序数据。
这里发生了什么？Spark 不是真正的无状态系统吗？或者 Flink 断言状态性对于机器学习和类似应用程序至关重要？还是这里有一些额外的细微差别？
我觉得我并没有真正理解“有状态”和“无状态”系统之间的区别，如果能解释一下，我将不胜感激。
当我部署Cloud Foundry应用程序时，它会安装针对ruby，php，javascript，python，java，go等的构建包。
为什么这样做呢？我的项目仅使用Java，因此我假设Cloud Foundry为任何项目下载了所有buildpack，而与要部署的文件无关？
我正在尝试编写一些迭代数据帧列表的代码，向每个数据帧添加一个新列，该新列包含与旧列相同的值，但移动了 1。该列中的第一个值将为 NA。下面是我的代码：
for(dataframe in 1:length(listOfDataFrames)){
newColumn <- c(NA)
for(row in 1:(nrow(listOfDataFrames[[dataframe]]) - 1)){
newColumn <- append(newColumn, listOfDataFrames[[dataframe]]$oldColumn[row])
}
mutate(listOfDataFrames[[i]], newColumn = newColumn)
}
但是，当我在 R 中执行此代码时，我在第一个数据帧上收到错误：
replacement has 894 rows, data has 895
什么可能导致此错误？抱歉，如果这是一个简单的问题，我不是 R 方面的专家。
谢谢你！
与文件系统或块存储（数据库）系统相比，对象存储有哪些用例？
据我了解，对象存储主要用于云系统上运行的应用程序的持久存储。它似乎与文件系统有很多重叠之处，只是对象存储方式的细节被抽象掉了，以便应用程序可以通过简单的 Web 查询访问它们。
但是，如果有人可以给出实际使用它来代替其他两个存储系统或与其他两个存储系统一起使用的应用程序示例，我会很高兴。