如何用JavaScript學習算法復雜度

本篇內容介紹了“如何用JavaScript學習算法復雜度”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

在本文中，我們將探討 “二次方” 和 “n log(n)” 等術語在算法中的含義。

在后面的例子中，我將引用這兩個數組，一個包含 5 個元素，另一個包含 50 個元素。我還會用到 JavaScript 中方便的 performance  API 來衡量執行時間的差異。

const smArr = [5, 3, 2, 35, 2];  const bigArr = [5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2, 5, 3, 2, 35, 2];

什么是 Big O 符號?

Big O 表示法是用來表示隨著數據集的增加，計算任務難度總體增長的一種方式。盡管還有其他表示法，但通常 big O  表示法是最常用的，因為它著眼于最壞的情況，更容易量化和考慮。最壞的情況意味著完成任務需要最多的操作次數;如果你在一秒鐘內就能恢復打亂魔方，那么你只擰了一圈的話，不能說自己是做得最好的。

當你進一步了解算法時，就會發現這非常有用，因為在理解這種關系的同時去編寫代碼，就能知道時間都花在了什么地方。

當你了解更多有關 Big O 表示法的信息時，可能會看到下圖中不同的變化。我們希望將復雜度保持在盡可能低的水平，最好避免超過 O(n)。

O(1)

這是理想的情況，無論有多少個項目，不管是一個還是一百萬個，完成的時間量都將保持不變。執行單個操作的大多數操作都是  O(1)。把數據寫到數組、在特定索引處獲取項目、添加子元素等都將會花費相同的時間量，這與數組的長度無關。

const a1 = performance.now(); smArr.push(27); const a2 = performance.now(); console.log(`Time: ${a2 - a1}`); // Less than 1 Millisecond   const b1 = performance.now(); bigArr.push(27); const b2 = performance.now(); console.log(`Time: ${b2 - b1}`); // Less than 1 Millisecond

O(n)

在默認情況下，所有的循環都是線性增長的，因為數據的大小和完成的時間之間存在一對一的關系。所以如果你有 1,000 個數組項，將會花費的 1,000  倍時間。

const a1 = performance.now(); smArr.forEach(item => console.log(item)); const a2 = performance.now(); console.log(`Time: ${a2 - a1}`); // 3 Milliseconds  const b1 = performance.now(); bigArr.forEach(item => console.log(item)); const b2 = performance.now(); console.log(`Time: ${b2 - b1}`); // 13 Milliseconds

O(n^2)

指數增長是一個陷阱，我們都掉進去過。你是否需要為數組中的每個項目找到匹配對?將循環放入循環中是一種很好的方式，可以把 1000  個項目的數組變成一百萬個操作搜索，這將會使你的瀏覽器失去響應。與使用雙重嵌套循環進行一百萬次操作相比，最好在兩個單獨的循環中進行 2,000 次操作。

const a1 = performance.now(); smArr.forEach(() => {     arr2.forEach(item => console.log(item)); }); const a2 = performance.now(); console.log(`Time: ${a2 - a1}`); // 8 Milliseconds   const b1 = performance.now(); bigArr.forEach(() => {     arr2.forEach(item => console.log(item)); }); const b2 = performance.now(); console.log(`Time: ${b2 - b1}`); // 307 Milliseconds

O(log n)

我認為關于對數增長比較好的比喻，是想象在字典中查找像 “notation” 之類的單詞。你不會在一個詞條一個詞條的去進行搜索，而是先找到 “N”  這一部分，然后是 “OPQ” 這一頁，然后按字母順序搜索列表直到找到匹配項。

通過這種“分而治之”的方法，找到某些內容的時間仍然會因字典的大小而改變，但遠不及 O(n)  。因為它會在不查看大部分數據的情況下逐步搜索更具體的部分，所以搜索一千個項目可能需要少于 10 個操作，而一百萬個項目可能需要少于 20  個操作，這使你的效率最大化。

在這個例子中，我們可以做一個簡單的 快速排序。

const sort = arr => {   if (arr.length < 2) return arr;    let pivot = arr[0];   let left = [];   let right = [];    for (let i = 1, total = arr.length; i < total; i++) {     if (arr[i] < pivot) left.push(arr[i]);     else right.push(arr[i]);   };   return [     ...sort(left),     pivot,     ...sort(right)   ]; }; sort(smArr); // 0 Milliseconds sort(bigArr); // 1 Millisecond

O(n!)

最糟糕的一種可能性是析因增長。最經典的例子就是旅行的推銷員問題。如果你要在很多距離不同的城市之間旅行，如何找到在所有城市之間返回起點的最短路線?暴力方法將是檢查每個城市之間所有可能的路線距離，這是一個階乘并且很快就會失控。

由于這個問題很快會變得非常復雜，因此我們將通過簡短的遞歸函數演示這種復雜性。這個函數會將一個數字去乘以函數自己，然后將數字減去1。階乘中的每個數字都會這樣計算，直到為  0，并且每個遞歸層都會把其乘積添加到原始數字中。

階乘只是從 1 開始直至該數字的乘積。那么 6!是 1x2x3x4x5x6 = 720。

const factorial = n => {   let num = n;    if (n === 0) return 1   for (let i = 0; i < n; i++) {     num = n * factorial(n - 1);   };    return num; }; factorial(1); // 2 Milliseconds factorial(5); // 3 Milliseconds factorial(10); // 85 Milliseconds factorial(12); //  11,942 Milliseconds

我原本打算顯示 factorial(15)，但是 12 以上的值都太多，并且使頁面崩潰了，這也證明了為什么需要避免這種情況。

“如何用JavaScript學習算法復雜度”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！