我的算法的运行时间是多少？

Question

我正在编写一个算法，该算法将首先获取各种端点的配置文件及其相关方法，如下所示：

/guest guestEndpoint
/guest/lists listEndpoint
/guest/friends guestFriendsEndpoint
/guest/X/friends guetFriendsEndpoint
/guest/X/friends/X guestFriendsEndpoint
/X/guest guestEndpoint
/X/lists listEndpoint
/options optionsEndpoint

X这里代表一个通配符，因此任何字符串都与此匹配。 算法将此作为输入并构建一个树，每个节点代表/之间的一个标记。每个叶子都是有效的端点。

然后，当用户传入类似guest/abc/friends的内容时，它将从根开始遍历树，然后查找连接到根的guest节点，如果存在则转到节点{{1如果guest此处的访客将拥有guest个节点，那么如果wildcard与任何abc的节点都不匹配，但有{ {1}}节点出现它将转到guest。然后从wildcard看它是否有一个wildcard节点，如果有的话去那里。然后，如果wildcard是叶节点，它将返回相应的方法。

这种算法有意义吗？我想知道查找的运行时是什么。我认为它是O（n），其中n是传入的参数中的令牌数。

这是我将根据上面的输入构建的图形的图像。每个菱形表示端点方法。

感谢您的帮助！

Answer 1

最差查找时间为O（E + N），其中E为数字，如果边和N为节点数。因为我们不知道每个级别有多少个节点。因此，通过算法，您可以通过执行级别搜索找到所需序列中的第一个节点，因为您没有任何参数可以检查是否需要通过所需的路径。 （我知道每次下降一级时节点的数量会减少，但在这种情况下有多少节点不确定） 它甚至不是n阵列。

Wild Card无法帮助减少最坏情况下的时间复杂度，并且无法知道树的最佳情况。通配符检查需要一段时间，并且在运行时不会计算。

现在算法看起来有点混乱，当你有两个选项时你会做什么

1）你有自然匹配的节点 2）你有通配卡节点。

在同一水平上，你会去哪里？ 假设你先遇到你的方向。但是，如果它不是您在最后一个节点知道的实际路径，那么您可以回溯它。为避免这种情况，您将在BFS上保留每个级别的可用路径数，并进行搜索。 因此，如果处理完所有情况，最坏情况时间复杂度将为O（E + N）。