Question

collection.Where(i => i.condition)
.ToList()
.ForEach(i => SomeComplicatedOpInvolving_i);

我不是在寻找答案，告诉我有一种更简单的方法可以做到这一点，只需将其视为思想实验。

首先，我认为这是三个循环吗？ Where()，ToList()和ForEach()？
第二，（假设它是三个循环）我是否正确地认为这是大O符号中3的幂？

谢谢大家。

Answer 1

不，实际上。我认为它应该是O（n）。

Where()在O（n）中运行（假设condition是常数）

ToList()也会运行Where的所有结果，所以O（n）也是

ForEach()运行ToList生成的整个列表一次，O（n）也是如此。我认为SomeComplicatedOpInvolving_i不会与我的数量相比......

这里的关键点是循环没有嵌套，它们一个接一个地运行 - 所以总运行时间是3 * O（n），这与O（n）相同。

Answer 2

不，它们不是嵌套循环。它是O（n）。

避免使用ToList（），因为没有充分的理由而花费O（n）存储空间。请检查此blog post。

Answer 3

不，这是O(n)。如果循环内的循环内存在循环，则只有O(n^3)。

Answer 4

这是O(n)。

由于Where为O(n)，这意味着对于某些Where，A x n的费用约为A。

同样，ToList和ForEach也是O(n)，这意味着对于某些B x n和C x n，其成本分别约为B和C一些(A x n) + (B x n) + (C x n) = (A + B + C) x n = D x n。

这意味着总费用大致为：

对于某些A（我们从未真正关心B，C和A + B + C是什么，所以我们也不关心D是什么，所以只需称它O(n)使我们的方程更简单。）

因此，此操作为{{1}}。

Answer 5

collection.Where(i => i.condition) // is O(n) where n is the size of collection
.ToList() // is O(m) where m is the number if items with i.condition true
.ForEach(i => SomeComplicatedOpInvolving_i);  // O(m) where m is the number if items with i.condition true

假设SomeComplicatedOpInvolving是O（1），例如如果你有更多的物品，它不会更长。

鉴于此

when m is never bigger then n, then 
O(n) + O(m) + O(m) == O(n)

然后该片段是O（n）

Answer 6

它是O（collection.Size）* O（SomeComplicatedOpInvolving_i）。

我是否正确地认为这个片段是O（n ^ 3）？

6 个答案: