DSA의 개발 여정에 대한 소개

이 블로그 게시물은 프론트 엔드 개발자를위한 기본 데이터 구조 및 알고리즘 (DSA) 개념을 소개합니다. 매일 직접 사용하지 않더라도 웹 개발의 성능 최적화 및 확장 성을위한 DSA의 중요성을 강조합니다. 게시물은 다음과 같습니다 : 데이터 구조, 시간 복잡성, 공간 복잡성 및 큰 O 표기법을 사용하여 복잡성 분석을 단순화합니다. 데이터 구조 : 데이터 구조는 요소 간의 관계가있는 데이터 모음으로 정의되어 특정 작업을 허용합니다. 배열은 예제로 사용되어 데이터 구조로 특성을 보여줍니다.

시간 복잡성 :

시간 복잡성은 알고리즘 입력 크기와 수행 된 작업 수 사이의 관계를 설명합니다. 하드웨어 변형으로 인해 몇 초가 아니라 동일한 입력에 대해 다른 하드웨어에서 일관성을 유지하는 작업 수에 따라 측정됩니다. n 숫자를 합산하는 두 가지 접근법은 비교됩니다 : 하나는 일정한 시간 복잡성 O (1), 다른 하나는 선형 시간 복잡성 O (n).

일반적인 시간 복잡성은 그래픽으로 나열되고 설명됩니다 : o (1), o (n), o (logn), o (nlogn), o (n²), o (2ⁿ), o (n!).

복잡성 분석 단순화 (Big O) : 게시물은 상수와 무의미한 용어를 삭제하여 큰 O 표기법을 단순화하는 방법을 설명하지만 다른 입력 변수 (예 : 'M')를 삭제하는 것에 대한주의를 기울입니다. 두 번째 합계 접근법의 선형 시간 복잡성은 O (n)으로 단순화됩니다.

공간 복잡성 : 공간 복잡성은 입력 크기와 알고리즘에 사용되는 보조 공간 (입력 공간 제외) 간의 관계를 설명합니다. 큰 O 표기법도 여기에 사용됩니다. 일정한 공간 복잡성은 O (1). 입니다 추가 고려 사항을위한 포인트 : 게시물은 독자가 O (1)이 효율성 측면에서 O (n)보다 우수한 이유를 고려하여 결론을 내립니다.

위 내용은 DSA의 개발 여정에 대한 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!