Memahami Notasi Big O untuk Pembangun Frontend

Simbol O Besar yang mesti diketahui oleh pembangun bahagian hadapan

Helo, pembangun bahagian hadapan! Hari ini, saya ingin bercakap tentang sesuatu yang mungkin kelihatan agak menakutkan pada mulanya, tetapi amat berguna apabila anda memahaminya: notasi Big O. Jangan risau, saya akan menerangkannya secara ringkas dan kami juga akan melihat beberapa contoh JavaScript untuk menjadikannya jelas dan ringkas.

Apakah tatatanda Big O?

Simbol O Besar adalah seperti pemasa untuk kod anda. Ia membantu kami meramalkan prestasi sesuatu fungsi apabila jumlah data yang dikendalikannya bertambah. Anggaplah ia sebagai masa yang diperlukan untuk mencari rakan dalam kumpulan yang semakin ramai. Berikut ialah penjelasan ringkas mengenainya:

• O(1) - Masa malar : Fungsi anda melakukan jumlah kerja yang sama tanpa mengira saiz input. Ia seperti mencari kunci dalam kamus;
• O(n) - masa linear : Di sini, masa bertambah apabila saiz data bertambah. Bayangkan menyemak setiap item dalam senarai beli-belah anda, semakin banyak item yang anda miliki, semakin lama masa yang diperlukan.
• O(n^2) - masa kuasa dua: Apabila anda melakukan sesuatu untuk setiap item dan untuk setiap item, anda melakukan perkara yang sama untuk setiap item lain, Ini berlaku. Seperti membandingkan setiap kad dalam dek dengan setiap kad lain untuk menentukan kedudukannya.

Mari kita menyelami beberapa contoh JavaScript untuk melihat tindakan ini.

Contoh JavaScript

O(1) - contoh masa tetap

<code class="language-javascript">function getFirstElement(arr) {
  return arr[0];
}

let myArray = [1, 2, 3, 4, 5];
console.log(getFirstElement(myArray)); // 这是O(1)，它总是花费相同的时间</code>

Dalam contoh ini, tidak kira betapa besar myArray, mengakses elemen pertama sentiasa serta-merta.

O(n) - contoh masa linear

<code class="language-javascript">function findItem(arr, item) {
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] === item) {
      return i;
    }
  }
  return -1;
}

let myArray = ["apple", "banana", "orange"];
console.log(findItem(myArray, "banana")); // O(n)，因为它遍历整个数组</code>

Di sini, kami mengulangi setiap item dalam senarai sehingga kami menemui "pisang". Jika senarai bertambah, begitu juga masa carian.

O(n^2) - contoh masa kuasa dua

<code class="language-javascript">function bubbleSort(arr) {
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    for (let j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {
      if (arr[j] > arr[j + 1]) {
        // 交换元素
        let temp = arr[j];
        arr[j] = arr[j + 1];
        arr[j + 1] = temp;
      }
    }
  }
  return arr;
}

let unsortedArray = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90];
console.log(bubbleSort(unsortedArray)); // O(n^2)，因为我们正在将每个元素与其他每个元素进行比较</code>

Isih gelembung ialah contoh klasik O(n^2). Kami mengulangi tatasusunan beberapa kali, membandingkan setiap elemen dengan setiap elemen lain, yang menjadi agak perlahan apabila saiz tatasusunan meningkat.

Mengapa kita perlu mengambil berat?

Sebagai pembangun bahagian hadapan, tugas kami selalunya termasuk membuat perkara kelihatan baik dan berjalan lancar. Simbol O besar membantu kami:

Optimumkan prestasi: Mengetahui sama ada fungsi akan menjadi perlahan apabila data berkembang membantu kami memilih algoritma atau struktur data yang lebih baik.

Pengalaman pengguna yang dipertingkatkan: Kod pantas bermaksud aplikasi responsif, yang penting untuk memastikan pengguna gembira.

Bersedia untuk Temuduga: Big O ialah topik biasa dalam temu bual pengekodan, jadi memahaminya boleh memberi anda kelebihan.

Sebagai pembangun bahagian hadapan, memastikan kod anda cekap benar-benar boleh membuat perbezaan dalam pengalaman pengguna. Ingat, O(1) sangat pantas, O(n) okey tetapi skala dengan data, dan O(n^2) boleh menjadi sangat perlahan. Teruskan berlatih dan tidak lama lagi anda secara semula jadi akan memikirkan Big O apabila mengekod!

Atas ialah kandungan terperinci Memahami Notasi Big O untuk Pembangun Frontend. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!