代码运行速度差异巨大，原因何在？答案是：大O表示法——程序员评估算法效率的利器。本文将简明扼要地解释大O表示法。
什么是大O表示法？
大O表示法描述算法性能随输入规模增长变化的趋势。它衡量的是，当输入数据量增加时，算法执行时间如何变化。
常见的大O复杂度
O(1) – 常数时间
最佳性能。无论输入大小如何，执行时间恒定不变。
function getfirstelement(array) { return array[0]; // 始终只有一个操作}
O(log n) – 对数时间
通常出现在每次将问题规模减半的算法中，例如二分查找。
function binarysearch(sortedarray, target) { let left = 0; let right = sortedarray.length - 1; while (left <= right) { const mid = Math.floor((left + right) / 2); if (sortedarray[mid] === target) { return mid; } else if (sortedarray[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return -1;}
O(n) – 线性时间
性能随输入大小线性增长。需要遍历每个元素一次的算法通常属于此类。
function findmax(array) { let max = array[0]; for (let i = 1; i max) max = array[i]; } return max;}
O(n log n) – 线性对数时间
高效排序算法（如归并排序和快速排序）的典型复杂度。
function mergesort(array) { if (array.length <= 1) return array; const mid = Math.floor(array.length / 2); const left = array.slice(0, mid); const right = array.slice(mid); return merge(mergesort(left), mergesort(right));}function merge(left, right) { let result = []; while (left.length && right.length) { if (left[0] < right[0]) { result.push(left.shift()); } else { result.push(right.shift()); } } return result.concat(left, right);}
O(n²) – 平方时间
嵌套循环的常见复杂度。性能随输入大小的平方增长，效率低下。
function bubblesort(array) { for (let i = 0; i < array.length; i++) { for (let j = 0; j array[j + 1]) { [array[j], array[j + 1]] = [array[j + 1], array[j]]; } } } return array;}
编写高效代码的实用技巧
避免嵌套循环： 使用哈希表查找代替嵌套迭代；考虑排序是否能简化问题。选择合适的数据结构： 数组用于快速访问有序数据；哈希表用于快速查找；二叉树用于维护排序数据。空间与时间的权衡： 有时增加内存使用能显著提高时间效率；缓存常用值。
常见陷阱
隐藏的循环： 看似O(n)，实际可能为O(n²)
// 看似 O(n)，实际上是 O(n²)array.forEach(item => { const index = anotherarray.indexOf(item); // indexOf 是 O(n)});
循环中的字符串拼接： 低效的字符串拼接方式。
实际应用
了解大O表示法能帮助您：
选择合适的算法和数据结构优化性能瓶颈做出更好的架构决策通过技术面试
其他资源
《算法导论》- 权威学术资源大O速查表 – 常用操作快速参考Visualgo – 算法和数据结构可视化工具
结论
大O表示法看似学术，实则编写高效代码的实用工具。掌握这些基础知识，将有助于编写更高效的算法。
您在算法优化方面有什么经验？欢迎在评论区分享您的想法和问题！
以上就是初学者大 O 表示法：实用指南的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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