JavaScript における Big-O の複雑さに関する Edison の投稿を強くお勧めします。これは、このトピックに関して私が見た中で最も親切な記事です。
記事は利用できなくなりました
ここでは、フローチャートを使用して Big-O の時間計算量を視覚化する際に、エジソンからポイントを得ます。
ログ(n)
対数時間
時間計算量を視覚的に理解するには、イテレータ (i*2 など) を確認し、関数に含まれるループの数を確認します。
の上)
線形時間
線形時間と対数時間は似ていますが、ループの条件により出力は異なります。 exampleLogarithmic(100) は 1、2、4、8、16、32、64 を返しますが、exampleLinear(100) は単純に 100 未満のすべての正の整数をループします。
O(n^2)
二次時間
ループの数は、n を累乗する指数と一致します。文字通り、時間の複雑さが増加するにつれて関数が大きくなるのがわかります。
O(n^3)
立方時間
これは時間計算量を理解する唯一の方法ではありませんが、時間計算量が増加するにつれて関数が文字通り長くなるのを確認することは非常に役立ちます。場合によっては、白黒で書かれたコードが
で表示されることがあります。ブロックは視覚的な学習者に要点を伝えません。 <p>それでは、クイズをしてみましょう。この関数の時間計算量はどれくらいですか?</p> <p>あなたの推測を立ててください...<br><br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173601046526425.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Big O Notation: Understanding Time Complexity using Flowcharts"><br><br> 直線的ですね!ループが 1 つあり、反復子によってループが整数をスキップしないため、それがわかります。</p> <p>この関数の時間計算量はどれくらいですか?<br><br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173601046682236.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Big O Notation: Understanding Time Complexity using Flowcharts"><br><br> 自分自身を疑わないでください。これは最初の例とは少し異なりますが、線形時間計算量を持っています。</p> <p>この関数の時間計算量はどれくらいですか?<br><br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173601046719860.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Big O Notation: Understanding Time Complexity using Flowcharts"><br><br> ここでパターンが見られるかもしれません。直線的です!</p><p>さて、私の論理の流れを理解しているなら、これはひっかけの質問かもしれません:<br><br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173601046876014.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Big O Notation: Understanding Time Complexity using Flowcharts"></p> <p>ループの回数は指数 n で表されると言いました。では、なぜこれは 2 次ではなく線形の時間計算量をもつのでしょうか?</p> <p>別の for ループの中に for ループがある場合、これは 2 次の時間計算量になります。ただし、ある for ループが<em>後に</em>実行される別の for ループの時間計算量は二次ではなく線形です。</p> <p>それでは、この関数の時間計算量はどれくらいですか?<br><br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173601046913700.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Big O Notation: Understanding Time Complexity using Flowcharts"><br><br> ここでは難しいことは何もありません。これには二次時間計算量があります。</p> <p>さて、最後の質問ですが、他のすべての質問を問う質問です。この関数の時間計算量は何ですか?<br><br> <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173601047060673.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Big O Notation: Understanding Time Complexity using Flowcharts"><br><br> for ループの条件とループの膨大な数に注目していただければ幸いです。これには、ループ条件 i<n> <p>この投稿の画像は自分のアプリで生成しました。その開発プロセスについては別の投稿で説明しました。</p> <p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173601047160481.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Big O Notation: Understanding Time Complexity using Flowcharts">[</p> <h2> ライトハウスで100を達成する方法 </h2> <h3> ender minyard ・ 8月 30 2020 ・ 2 分読み取り </h3> <h2> webperf#速度#javascript#webdev </h2> <p>](/ender_minyard/how-i-got-100-on-lighthouse-2icd)</p> </n></p>
以上がBig O Notation: フローチャートを使用した時間計算量の理解の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonまたはJavaScriptの選択は、キャリア開発、学習曲線、エコシステムに基づいている必要があります。1)キャリア開発:Pythonはデータサイエンスとバックエンド開発に適していますが、JavaScriptはフロントエンドおよびフルスタック開発に適しています。 2)学習曲線:Python構文は簡潔で初心者に適しています。 JavaScriptの構文は柔軟です。 3)エコシステム:Pythonには豊富な科学コンピューティングライブラリがあり、JavaScriptには強力なフロントエンドフレームワークがあります。

JavaScriptフレームワークのパワーは、開発を簡素化し、ユーザーエクスペリエンスとアプリケーションのパフォーマンスを向上させることにあります。フレームワークを選択するときは、次のことを検討してください。1。プロジェクトのサイズと複雑さ、2。チームエクスペリエンス、3。エコシステムとコミュニティサポート。

はじめに私はあなたがそれを奇妙に思うかもしれないことを知っています、JavaScript、C、およびブラウザは正確に何をしなければなりませんか?彼らは無関係であるように見えますが、実際、彼らは現代のウェブ開発において非常に重要な役割を果たしています。今日は、これら3つの間の密接なつながりについて説明します。この記事を通して、JavaScriptがブラウザでどのように実行されるか、ブラウザエンジンでのCの役割、およびそれらが協力してWebページのレンダリングと相互作用を駆動する方法を学びます。私たちは皆、JavaScriptとブラウザの関係を知っています。 JavaScriptは、フロントエンド開発のコア言語です。ブラウザで直接実行され、Webページが鮮明で興味深いものになります。なぜJavascrを疑問に思ったことがありますか

node.jsは、主にストリームのおかげで、効率的なI/Oで優れています。 ストリームはデータを段階的に処理し、メモリの過負荷を回避します。大きなファイル、ネットワークタスク、リアルタイムアプリケーションの場合。ストリームとTypeScriptのタイプの安全性を組み合わせることで、パワーが作成されます

PythonとJavaScriptのパフォーマンスと効率の違いは、主に以下に反映されています。1)解釈された言語として、Pythonはゆっくりと実行されますが、開発効率が高く、迅速なプロトタイプ開発に適しています。 2)JavaScriptはブラウザ内の単一のスレッドに限定されていますが、マルチスレッドおよび非同期I/Oを使用してnode.jsのパフォーマンスを改善でき、両方とも実際のプロジェクトで利点があります。

JavaScriptは1995年に発信され、Brandon Ikeによって作成され、言語をCに実現しました。 2。JavaScriptのメモリ管理とパフォーマンスの最適化は、C言語に依存しています。 3. C言語のクロスプラットフォーム機能は、さまざまなオペレーティングシステムでJavaScriptを効率的に実行するのに役立ちます。

JavaScriptはブラウザとnode.js環境で実行され、JavaScriptエンジンに依存してコードを解析および実行します。 1)解析段階で抽象的構文ツリー(AST)を生成します。 2)ASTをコンパイル段階のバイトコードまたはマシンコードに変換します。 3)実行段階でコンパイルされたコードを実行します。

PythonとJavaScriptの将来の傾向には、1。Pythonが科学コンピューティングの分野での位置を統合し、AI、2。JavaScriptはWebテクノロジーの開発を促進します。どちらもそれぞれのフィールドでアプリケーションシナリオを拡大し続け、パフォーマンスをより多くのブレークスルーを行います。


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