java在高效的时间和内存中动态执行insert（索引、数据）、delete（索引）、getAt（索引）操作。
最近，我开发并实现了一种算法，该算法在非摊销O（logm）时间内执行以下4个操作，其中m是内存中存在的元素数=O（m）
一,>；插入（整数索引，整数数据）：：
它以任意索引（就像在数组中一样）随机、动态地插入数据，但时间复杂度不同。它可以被理解为在一个数组中插入一个特定的索引，但主要特点是它可以在O（logm）时间内插入同一索引中的数据，同时从该索引开始连续移动所有存在的数据。对于eg：：插入任何数据如下：
索引，数据
{
（1,0），
（2,1），
（78,2），
（0,3），
（45,4），
（58999,5），
（32111,6），
（1,7），
（78,8），
（78,9），
（78，-1），
（0，-2），
（0，-3），
（0，-4），
（23，-5）
}。那么所有插入的总时间复杂度为O（log（m！），这里m=15，内存=O（15）。
注意：新的数据序列按照我的算法存储为：
{
（0，-4），
（1，-3），
（2，-2），
（3,3），
（4,7），
（5,0），
（6,1），
（23，-5），
（45,4），
（78，-1），
（79,9），
（80,8），
（81,2），
（32111,6），
（58999,5）
}.
这里，在最坏的（logm）时间复杂度情况下，在预占索引处插入的元素位于同一索引上，并将所有元素移到该索引上或之外
二,>；删除（整数索引）： 它会删除索引中的数据（如果存在）。最坏的情况是O（对数m）
三,>；getAt（int索引）：： 它检索索引中的数据（如果存在）。最坏情况下的时间是O（logm）
四,>；printAll（）：它将按索引的递增顺序打印所有元素（数据）所有情况下的时间都是O（m），m=存在的元素数量。
时间成本：
在这里，Ist 3操作中的每个操作的最坏情况时间是O（logm），其中m=当时存在的元素数量，最后一个操作的最坏情况时间是O（m）。
空间成本：：
使用的空间为O（m），m=存在的元素数量
正如我在互联网上彻底搜索过的，但没有找到上述4项操作的时间和空间成本都如此优化的解决方案
我想知道，到目前为止，是否有人在上述4项操作中都实现了这样的时间和内存成本，如果没有，它能否获得专利？ 此外，我不能透露任何关于我的算法比这
# 1 楼答案
我认为那是不可能的。 如果我们使用有序二叉搜索树，那么对于上面的测试用例，也需要时间O（日志58999！）空间是O（58999）
这是因为必须创建所有空节点才能到达最后一个索引
即使我们使用数组，我们也必须创建数组直到58999索引，而且最坏情况下的插入将需要O（58989）时间复杂度
@Gaara：令人惊讶的是，你在最坏的情况下实现了O（log15）的时间复杂度，但对于获得专利我真的不知道。因为你不会透露更多关于你算法的信息
@大卫·艾森斯塔：我也想知道你将如何实现这一目标