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代码复杂度分析
创始人
2024-02-03 18:14:24
0次

1.复杂度分析原则

1.1 最大循环原则

只看高阶部分

public class SumNum {public static void main(String[] args) {System.out.println(sum2(4));}/*** 1-n 的累加* @param n* @return*/public static int sum1(int n){int sum = 0;// 执行1次for (int i=0;i

如果代码里面有n 和 n² 那么就只看高阶

1.2 加法原则

 public static int sum3(int[] n,int [] m){int sum = 0;for (int i : n){sum+=i;}for (int i : m){sum+=i;}return sum;}//这边的复杂度就是适用加法原则//时间复杂度O(m+n) ,但是依然是O(n)的一种

1.3 乘法原则

两个n 相互调用的话，这串代码就是O(n²)

 public static int sum1(int n){int sum = 0;// 执行1次for (int i=0;i

2.常见复杂度

常数O(1)
线性O(2)
对数O(log n)
线性对数O(n log n)

k次方

O(nᴷ)
指数O(2ᴺ)
阶乘O(n!)

x 轴为要处理的数据量，y是花费时间。可以看出来阶乘的写法是花费时间最高的（所以不一定非要删库对吧😊）

2.1 O(1)

常数复杂度其实就是和数据量没多大关系举个例子,虽然这个集合数据量增大，但是我的时间却和数据量没多大关系。

public void handlerData(List datas){System.out.println(datas.size());}

2.2 O(n)

这个是我们平常工作中做常见的复杂度

public void handlerData2(List datas){for(Object item : datas){System.out.println(item.toString());}}

2.3 O(log n)

简单点说就是执行次数肯定比n 少

public void handlerData3(List datas){for(int i=0;i

2.4 O(n log n)

这边就不举例子，简单点说就是一个n 复杂度方法里面调用了 log n 复杂度的方法，那么两个方法的复杂度就是线性对数复杂度了。

2.5 最好/最坏/平均复杂度

这边就解释一下这个三个名词的意思是啥就行，不需要深入理解。

假设我要从一个数组中找一个数字，我肯定以循环该数组来查询这个字段，那么我运气好的话第一个数字就是要的数字，那么这种情况就是最好复杂度、最坏就是没查到，或者是最后一个数字。

平均就是所有数字的复杂度的合除以所有情况的次数。没什么用，大概知道什么意思就行！

3.空间复杂度

上面讲述的是时间复杂度，就是数据量越大所耗费的时间。那么空间复杂度就是所消耗的内存空间和数据量的关系。

一般工作中比较常见的就是O(1)、O(n)、O(n²)

1-1 完

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