Question

我正在接受.Net程序员职位的采访。通常干预的问题之一是：算法分析，Big-O

例如

private int FindBigElement(long[] inputArray)
{
    long j = 0 ;
    long temp = 0 ;
    temp = inputArray[0];
    for (int index = 1; index < inputArray.Length; index++)

            if (inputArray[j] > temp) temp=inputArray[j] ;

    return temp; 
}

算法的复杂性为：O（n）

//在这种情况下，我正在使用LAMDA Expression 从逻辑上讲，我在where（）和.Any（）

中使用了一个循环

List<string> myList = new List<string>();

IEnumerable<string> results = myList.Where(s => s> myList.Any());

In this case, I am going through 

string result = myList.First(s => s> myList.Any());


string result = myList.Single(s => s> myList.Any());

PS：我可以使用.FindMax（），但我只是用这个算法来展示我想做的事情？

一般来说，我们如何计算函数式编程算法的复杂性？

Answer 1

我建议你看看this link，它解释了如何解决算法的时间复杂度。本质上，算法的复杂性由O（x）

定义

例如，O（n）是线性复杂度算法。这意味着完成算法所花费的时间与算法所需的输入量成线性关系。在大多数情况下，在创建算法时，您希望算法的时间复杂度为O（n）或更小。或者，如果时间复杂度为5N + 3，则意味着它完成5N次（n为输入）加上常数3，无论如何总是执行3次。通常常量是编程代码中不接受任何输入的东西，因此不会多次使用。

为了计算复杂度，我建议看一下this wikipedia article部分，它是常见时间复杂度的表，O（n）表示法的运行时间以及具有时间复杂性的算法示例。

最后，计算函数式编程的时间复杂度类似于计算OOP的时间复杂度

我希望这有帮助，如果您还有其他问题，请在此帖子中添加评论。

我们如何计算功能编程中的复杂性

1 个答案: