大 O 表示法：使用流程圖了解時間複雜度

我強烈推薦 Edison 關於 JavaScript 中 Big-O 複雜性的文章。這是我見過的關於該主題的最友好的文章。

文章不再可用

當我用流程圖視覺化 Big-O 時間複雜度時，我將向 Edison 學習要點。

Olog(n)

對數時間

我直觀地理解時間複雜度的方法是查看迭代器（例如 i*2），並查看函數有多少個循環。

在）

線性時間



線性時間和對數時間看起來很相似，但由於循環條件的不同，輸出有所不同。 exampleLogarithmic(100) 將會傳回 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64，而 exampleLinear(100) 只是循環遍歷 100 以下的所有正整數。

O(n^2)

二次時間



循環次數與 n 的指數一致。您可以從字面上看到隨著時間複雜度的增加，函數變得越來越大。

O(n^3)

立方時間



這不是理解時間複雜度的唯一方法，但從字面上看到函數隨著時間複雜度的增加而變長確實很有幫助。有時，程式碼是用白紙黑字寫成的

。視覺學習者無法理解積木的意義。 

<p>現在我們來做一個測驗。這個函數的時間複雜度是多少？ </p>

<p>猜猜看...<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>
是線性的！我可以這麼說，因為有一個循環，而且迭代器不會導致循環跳過任何整數。 </p>

<p>這個函數的時間複雜度是多少？ <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>
不要懷疑自己。雖然這與第一個範例有點不同，但它具有線性時間複雜度。 </p>

<p>這個函數的時間複雜度是多少？ <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>
您可能會在這裡看到一種模式。這是線性的！ </p><p>現在，如果您一直遵循我的邏輯，這可能是一個棘手的問題：<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>我說過指數n表示的循環數被提升到。那為什麼它的時間複雜度是線性的而不是二次的呢？ </p>

<p>如果它在另一個 for 迴圈中顯示一個 for 迴圈，那麼時間複雜度將會是二次方。然而，一個 for 迴圈在<em>之後運行</em>另一個 for 迴圈的時間複雜度不是二次的，而是線性的。 </p>

<p>好的，那麼這個函數的時間複雜度是多少？ <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>
這裡沒有什麼棘手的。這具有二次時間複雜度。 </p>

<p>現在，對於你的最後一個問題 - 一個質疑所有其他問題的問題 - 這個函數的時間複雜度是多少？ <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>
我希望您正在查看 for 迴圈的條件以及迴圈的絕對數量。由於循環條件 i<n>

<p>我用我的應用程式產生了這篇文章中的圖像，我在另一篇文章中描述了其開發過程：</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>
  
  
  如何在 Lighthouse 上獲得 100
</h2>

<h3>
  
  
  末德明亞德 ・ 2020 年 8 月 30 日 ・ 閱讀 2 分鐘
</h3>

<h2>
  
  
  webperf#speed#javascript#webdev
</h2>

<p>](/ender_minyard/how-i-got-100-on-lighthouse-2icd)</p>


          

            
        </n></p>

以上是大 O 表示法：使用流程圖了解時間複雜度的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！