Question

标题似乎令人困惑，但是我的意思是，我将在代码中显示：

for x in array {
    if (x == 6)
       print("match")
    if (x == 8)
       print("match")
}

vs

for x in array {
    if (x == 6)
       print("match")
}
for x in array {
    if (x == 6)
       print("match")
}

我认为它们都是O（2n）或O（n），但我不是肯定的。如果出于某种原因，循环比比较需要更多的计算能力，那么我将是错误的。谢谢

Answer 1

这些循环中的每个循环的运行时间为O（n），因为您要访问n个元素中的每个元素恒定的次数（第一次访问一次，第二次访问两次），并且最多执行一次每个元素上的工作量不变。

Big-O表示法可测量一段代码的渐近运行时间，因此，说这两段代码都在时间O（n）上运行并不意味着它们需要花费相同的时间来完成。您必须使用特定的设置在特定的系统上进行测量，以查看哪种方法更快。我怀疑第一个版本会更快，因为它只能使列表中的一个通过。

话虽如此，我在尝试优化这样的代码时会很谨慎。首先要明确目的，如果发现这是性能瓶颈，请考虑对其进行修改。如果这会减慢整个程序的速度，则切换到数据的另一种表示形式（例如将所有内容存储在哈希表或平衡的BST中）的速度可能会更快，因为检查元素是否存在预期的成本为O（1 ）或O（log n），分别针对这些容器类型。

在两次比较中运行一个循环的时间效率，而一次比较一次则循环两次

1 个答案: