七爪源码：Big O 表示法的并能概述

介绍

如果您正在求学使用量度机科学或系统工程，那么毫无疑问，在谈论正则表达式时，您很可能会看到 Big O 小数点。但它是什么，为什么你须要其实它？让我们谈论。

Big O 下标只是正则表达式小时最优化的一种范数。换句话说，如果我们上升转换成到正则表达式中的原始数据，它会如何影响使用量度低速？例如，如果我们有一个正则表达式在 y 小时内处理 x 使用量的原始数据，我们想其实如果我们应运而生 2x、3x、x2 等原始数据使用量，y 会以什么速率上升或下降。这就是 Big O 小数点所服务的目的，以估计正则表达式的使用量度低速相较转换成值是如何受到影响的。重要的是要注意到，Big O 不主要用途使用量度显然使用量度须要试着。它只珍惜使用量度的相对低速。这一本书借以概要四种最常谈论的小时最优化。

O(1) - 常数

O(1) 的 Big O 小数点意味著正则表达式的小时最优化是均匀分布的。 换句话说，转换成原始数据的一般来说对正则表达式的低速并未影响。 O(1) 或均匀分布小时最优化的一个下述是访问数组的元素。 督导小时不各不相同转换成原始数据的一般来说。

O(n) - 等价

O(n) 的 Big O 小数点意味著正则表达式的小时最优化是等价的。 这意味著该正则表达式督导所需要的小时与转换成原始数据成正比。 举个粗略的比如说，如果 n 的值为 3 并且督导须要 3 毫秒，那么 n 的转换成值为 5，我们可以预期使用量度将花费有约 5 毫秒。 O(n) 或等价小时最优化的一个比如说是一个简单的 for 循环系统。

O(log (n)) — 平方根

O(log (n)) 的 Big O 小数点意味著正则表达式的小时最优化是平方根的，这意味著小时最优化与 n 的平方根成正比。 如果您须要复习什么是平方根。 具平方根小时最优化的正则表达式可以被认为是一种诉诸武力的方法，例如麻省理工学院 CS50 高中课程中著名的电话簿下述。 O(log (n)) 或平方根小时最优化的一个比如说是等于搜索。

O(nAnd2) - 二次

O(nAnd2) 的 Big O 小数点意味著正则表达式的小时最优化是二次的，这意味著小时最优化与 n 的平方成正比。 O(nAnd2) 或二次小时最优化的一个比如说是嵌套的 for 循环系统。 如果有更为多的嵌套循环系统 nAnd3 等等，这显然可以更为全面性，这各不相同嵌套循环系统的需要求使用量。

为了更为容易地理解这些小时复杂度，在图表上检视它们通常会有所帮助。 这是一个图表，它演示了各种小时最优化如何根据转换成元素的需要求使用量督导。 该图具本文中谈论的四个小时最优化以及其他一些小时最优化。

谈及

短时间谈及四种最少用的小时最优化类型：

O(1) 是一个常数小时最优化 O(n) 是等价小时最优化 O(log (n)) 是平方根小时最优化 O(n2) 是二次小时最优化上海看白癜风去什么医院好
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