Haben Sie sich jemals gefragt, warum manche Codes rasend schnell laufen, während andere Codes crawlen? Geben Sie die Big-O-Notation ein – die Geheimsprache, die Entwickler verwenden, um die Effizienz von Algorithmen zu diskutieren. Lassen Sie es uns in einfachen Worten aufschlüsseln.
Was ist die Big-O-Notation?
Die Big-O-Notation beschreibt, wie die Leistung Ihres Codes mit zunehmender Eingabegröße skaliert. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie messen, wie viel länger Ihr Code braucht, wenn Sie ihm mehr Arbeit geben.
Häufige Big-O-Komplexitäten
O(1) – Konstante Zeit
Der heilige Gral der Leistung. Egal wie groß Ihre Eingabe ist, der Vorgang nimmt immer die gleiche Zeit in Anspruch.
function getFirstElement(array) { return array[0]; // Always one operation }
O(log n) – Logarithmische Zeit
Wird typischerweise bei Algorithmen beobachtet, die das Problem jedes Mal in zwei Hälften teilen. Die binäre Suche ist ein klassisches Beispiel.
function binarySearch(sortedArray, target) { let left = 0; let right = sortedArray.length - 1; while (left <h3> O(n) – Lineare Zeit </h3> <p>Die Leistung skaliert linear mit der Eingabegröße. Häufig bei Algorithmen, die jedes Element einmal betrachten müssen.<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">function findMax(array) { let max = array[0]; for (let i = 1; i max) max = array[i]; } return max; }
O(n log n) – Linearithmische Zeit
Wird häufig in effizienten Sortieralgorithmen wie Mergesort und Quicksort verwendet.
function mergeSort(array) { if (array.length <h3> O(n²) – Quadratische Zeit </h3> <p>Häufig in verschachtelten Schleifen. Die Leistung nimmt schnell ab, wenn die Eingabegröße zunimmt.<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">function bubbleSort(array) { for (let i = 0; i array[j + 1]) { [array[j], array[j + 1]] = [array[j + 1], array[j]]; } } } return array; }
Praktische Tipps zum Schreiben von effizientem Code
-
Vermeiden Sie nach Möglichkeit verschachtelte Schleifen
- Verwenden Sie Hash-Tabellen für Suchvorgänge anstelle verschachtelter Iterationen
- Überlegen Sie, ob Ihr Problem zuerst durch Sortieren gelöst werden kann
-
Geeignete Datenstrukturen auswählen
- Arrays für geordnete Daten mit schnellem Zugriff
- Hash-Tabellen für schnelles Nachschlagen
- Binärbäume zur Pflege sortierter Daten
-
Raum-Zeit-Kompromisse
- Manchmal kann die Verwendung von mehr Speicher die Zeitkomplexität erheblich verbessern
- Häufig aufgerufene Werte zwischenspeichern
Häufige Fallstricke
- Versteckte Schleifen
// Looks like O(n), actually O(n²) array.forEach(item => { const index = anotherArray.indexOf(item); // indexOf is O(n) });
- String-Verkettung in Schleifen
// Poor performance let result = ''; for (let i = 0; i <h2> Anwendungen aus der Praxis </h2> <p>Das Verstehen von Big O hilft Ihnen:</p>
- Wählen Sie die richtigen Algorithmen und Datenstrukturen
- Leistungsengpässe optimieren
- Treffen Sie bessere architektonische Entscheidungen
- Bestehen Sie technische Interviews
Zusätzliche Ressourcen
- Einführung in Algorithmen – Umfassende akademische Ressource
- Big O Spickzettel – Kurzreferenz für allgemeine Vorgänge
- Visualgo – Visualisieren Sie Algorithmen und Datenstrukturen
Abschluss
Big O Notation mag akademisch erscheinen, aber es ist ein praktisches Werkzeug zum Schreiben von besserem Code. Beginnen Sie mit diesen Grundlagen und Sie werden auf dem Weg sein, effizientere Algorithmen zu schreiben.
Welche Erfahrungen haben Sie mit der Algorithmusoptimierung gemacht? Teilen Sie Ihre Gedanken und Fragen in den Kommentaren unten mit!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBig-O-Notation für Anfänger: Ein praktischer Leitfaden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)

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