検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアル初心者のための Big O Notation: 実践ガイド

Big O Notation for Beginners: A Practical Guide

他のコードがクロールしているのに、なぜ一部のコードが非常に高速に実行されるのか疑問に思ったことはありますか? Big O Notation を入力してください。開発者がアルゴリズムの効率性を議論するために使用する秘密の言語です。簡単に説明してみましょう。

ビッグオー記法とは何ですか?

Big O Notation は、入力サイズの増加に応じてコードのパフォーマンスがどのように拡張されるかを説明します。これは、実行する作業を増やしたときに、コードにどれだけ時間がかかるかを測定するものだと考えてください。

一般的な Big O の複雑さ

O(1) - 一定時間

パフォーマンスの聖杯。入力がどれほど大きくなっても、操作には同じ時間がかかります。

function getFirstElement(array) {
    return array[0];  // Always one operation
}

O(log n) - 対数時間

通常、問題を毎回半分に分割するアルゴリズムで見られます。二分探索は典型的な例です。

function binarySearch(sortedArray, target) {
    let left = 0;
    let right = sortedArray.length - 1;

    while (left 



<h3>
  
  
  O(n) - 線形時間
</h3>

<p>パフォーマンスは入力サイズに比例して増加します。各要素を一度調べる必要があるアルゴリズムで一般的です。<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) - 線形時間

マージソートやクイックソートなどの効率的な並べ替えアルゴリズムでよく見られます。

function mergeSort(array) {
    if (array.length 



<h3>
  
  
  O(n²) - 二次時間
</h3>

<p>ネストされたループで一般的です。入力サイズが大きくなると、パフォーマンスが急速に低下します。<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;
}

効率的なコードを書くための実践的なヒント

  1. 可能な限りネストされたループを避ける

    • ネストされた反復ではなく、ルックアップにハッシュ テーブルを使用します
    • まず並べ替えで問題を解決できるかどうかを検討してください
  2. 適切なデータ構造を選択してください

    • 高速アクセスを備えた順序付けされたデータの配列
    • クイックルックアップ用のハッシュテーブル
    • ソートされたデータを維持するためのバイナリ ツリー
  3. 空間と時間のトレードオフ

    • より多くのメモリを使用すると、時間の複雑さが大幅に改善される場合があります
    • 頻繁にアクセスされる値をキャッシュする

よくある落とし穴

  1. 隠しループ
// Looks like O(n), actually O(n²)
array.forEach(item => {
    const index = anotherArray.indexOf(item);  // indexOf is O(n)
});
  1. ループ内の文字列連結
// Poor performance
let result = '';
for (let i = 0; i 



<h2>
  
  
  現実世界のアプリケーション
</h2>

<p>Big O を理解すると、次のことが役立ちます。</p>
  • 適切なアルゴリズムとデータ構造を選択する
  • パフォーマンスのボトルネックを最適化します
  • より適切なアーキテクチャ上の決定を下す
  • 技術面接に合格

追加リソース

  • アルゴリズム入門 - 包括的な学術リソース
  • Big O Cheat Sheet - 一般的な操作のクイックリファレンス
  • Visualgo - アルゴリズムとデータ構造を視覚化します

結論

Big O Notation は学術的に見えるかもしれませんが、より良いコードを書くための実用的なツールです。これらの基本から始めれば、より効率的なアルゴリズムを作成できるようになります。


アルゴリズムの最適化に関する経験は何ですか?以下のコメント欄でご意見やご質問を共有してください!

以上が初心者のための Big O Notation: 実践ガイドの詳細内容です。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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonの数学モジュール:統計Pythonの数学モジュール:統計Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入:パート1Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入:パート1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。 ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか? Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。 これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか?人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

美しいスープでPythonでWebページを削る:検索とDOMの変更美しいスープでPythonでWebページを削る:検索とDOMの変更Mar 08, 2025 am 10:36 AM

このチュートリアルは、単純なツリーナビゲーションを超えたDOM操作に焦点を当てた、美しいスープの以前の紹介に基づいています。 HTML構造を変更するための効率的な検索方法と技術を探ります。 1つの一般的なDOM検索方法はExです

Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は?Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

Pythonの仮想環境の目的を説明してください。Pythonの仮想環境の目的を説明してください。Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

この記事では、Pythonにおける仮想環境の役割について説明し、プロジェクトの依存関係の管理と競合の回避に焦点を当てています。プロジェクト管理の改善と依存関係の問題を減らすための作成、アクティベーション、およびメリットを詳しく説明しています。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境