Question

算法的运行时间是否取决于数组的长度？我知道如果数组的长度未知，我们将说以下算法的运行时间为O（n）。

DISCONNECTED_MSG = 'Unable to evaluate script: disconnected: not connected to DevTools\n'

while True:
    if driver.get_log('driver')[-1]['message'] == DISCONNECTED_MSG:
        print 'Browser window closed by user'
    time.sleep(1)

但是，如果数组的长度是已知的并且是固定的。将其视为恒定时间，即O（1）还是仍视为O（n）。

   public static void main(String[] args) {

    Scanner sc = new Scanner(System.in);
    System.out.print("Size of array: ");

    int lengthOfArray = sc.nextInt();
    int[] longArray = new int[lengthOfArray];

    for (int i = 0; i < longArray.length; i++) {
        System.out.println("Hello" + i);
    }

}

Answer 1

在您的情况下，算法的复杂性将是一个常数。这是因为复杂度将始终相同。（请参阅我使用复杂性而不是运行时间，因为实际上是有区别的。）

对于未知循环，它是O（n），因为该任务根据n而变化（对于milion记录而言可能更复杂，而对于5记录则可能不太复杂）。它仍然是线性复杂度。

如果我们知道长度n = 5，则它变为O（5），这基本上是5 * O（1），并且由于不考虑常数，所以它变成O（1）复杂度。

这并不意味着如果您知道元素的数量，程序的运行时间就会减少。这意味着运行时间将是一个常数（因为复杂度是常数）。

Answer 2

时间复杂度： O（n）表示您的方法运行时间由输入确定。

这是一个术语，用于在开发人员之间进行交流，以了解在解决同一问题的方法中最好的方法。

wiki中的一个很好的解释：

如果算法的时间复杂度为O（n），则称其花费线性时间或O（n）时间。非正式地，这意味着运行时间最多随输入大小线性增长。更准确地说，这意味着存在一个常数c，使得每个大小为n的输入的运行时间最多为cn。例如，如果添加时间是恒定的，或者至少受常数限制，则将列表的所有元素加起来的过程需要的时间与列表的长度成比例。

通常，我们需要根据问题本身来考虑时间和空间的复杂性，以选择合适的解决方案。

固定大小的长数组的运行时间

2 个答案: