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大 O 表示法:使用流程图了解时间复杂度

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2025-01-08 13:46:13

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来源于dev.to

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我强烈推荐 edison 关于 javascript 中 big-o 复杂性的文章。这是我见过的关于该主题的最友好的文章。

文章不再可用

当我用流程图可视化 Big-O 时间复杂度时,我将向 Edison 学习要点。

Olog(n)

对数时间

log time

我直观地理解时间复杂度的方法是查看迭代器(例如 i*2),并查看函数有多少个循环。

在)

线性时间

linear time

线性时间和对数时间看起来很相似,但由于循环条件的不同,输出有所不同。 exampleLogarithmic(100) 将返回 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64,而 exampleLinear(100) 只是循环遍历 100 以下的所有正整数。

O(n^2)

二次时间

quadratic time

循环次数与 n 的指数一致。您可以从字面上看到随着时间复杂度的增加,函数变得越来越大。

O(n^3)

立方时间

cubic time

这不是理解时间复杂度的唯一方法,但从字面上看到函数随着时间复杂度的增加而变长确实很有帮助。有时,用黑白

 块编写的代码无法让视觉学习者明白要点。

现在我们来做一个测验。这个函数的时间复杂度是多少?

猜猜看...

Alt Text

是线性的!我可以这么说,因为有一个循环,并且迭代器不会导致循环跳过任何整数。

这个函数的时间复杂度是多少?

Alt Text

不要怀疑自己。虽然这与第一个示例有点不同,但它具有线性时间复杂度。

这个函数的时间复杂度是多少?

linear

您可能会在这里看到一种模式。这是线性的!

现在,如果您一直遵循我的逻辑,这可能是一个棘手的问题:

Alt Text

我说过指数n表示的循环数被提升到。那么为什么它的时间复杂度是线性的而不是二次的呢?

GStreamer应用程序开发手册 中文pdf版
GStreamer应用程序开发手册 中文pdf版

GStreamer是一个非常强大而且通用的流媒体应用程序框架。GStreamer 所具备的很多优点来源于其框架的模块化: GStreamer 能够无缝的合并新的插件。但是, 由于追求模块化和高效率,,使得GStreamer 在整个框架上变的复杂, 也同时因为复杂度的提高, 使得开发一个新的应用程序显得不是那么的简单。 这个指南试图帮助你了解GStreamer 的框架(version 0.10.3.1)以方便你在GStreamer 框架的基础上做开发。第一章节将重点关注如何开发一个简单的音频播放器, 通过

下载

如果它在另一个 for 循环中显示一个 for 循环,那么时间复杂度将是二次方。然而,一个 for 循环在之后运行另一个 for 循环的时间复杂度不是二次的,而是线性的。

好的,那么这个函数的时间复杂度是多少?

linear

这里没有什么棘手的。这具有二次时间复杂度。

现在,对于你的最后一个问题 - 一个质疑所有其他问题的问题 - 这个函数的时间复杂度是多少?

Alt Text

我希望您正在查看 for 循环的条件以及循环的绝对数量。由于循环条件 i

我用我的应用程序生成了这篇文章中的图像,我在另一篇文章中描述了其开发过程:

ender_minyard[

如何在 Lighthouse 上获得 100

末德明亚德 ・ 2020 年 8 月 30 日 ・ 阅读 2 分钟

webperf#speed#javascript#webdev

](/ender_minyard/how-i-got-100-on-lighthouse-2icd)

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