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JavaScript 算法之复杂度分析

2019-01-06 17:00 再见,时光

编者按:本文转载自掘金专栏,由作者 snowLu 授权奇舞周刊转载。

新的一年,先给大家整理分享一个简单而又重要的知识点:时间复杂度和空间复杂度。因为在前几篇文章中,提到了时间复杂度,也许有些小伙伴还不清楚。(ps:希望在我上篇文章留言的那位小伙伴别失望哦,慢慢来。)

先给大家出个思考题,题目:sum = 1+2+3+...+n ,计算 sum 的值。

为什么需要复杂度分析

  • 学习数据和算法就是为了解“快”和“省”的问题,也就是如何设计你的代码才能使运算效率更快,占用空间更小。那如何来计算代码执行效率呢?这里就会用到复杂度分析。

  • 虽然我们可以用代码准确的计算出执行时间,但是这也会有很多局限性。

  • 数据规模的不同会直接影响到测试结果。比如说同一个排序算法,排序顺序不一样,那么最后的计算效率的结果也会不一样;如果恰好已经是排序好的了数组,那么执行时间就会更短。又比如说如果数据规模比较小的话,测试结果可能也无法反应算法的性能。

  • 测试的环境不同也会影响到测试结果。比如说同一套代码分别在 i3 和 i7 处理器上进行测试,那么 i7 上的测试时间肯定会比 i3 上的短。

所以需要一个不用准确的测试结果来衡量,就可以粗略地估计代码执行时间的方法。这就是复杂度分析

大 O 复杂度表示法

以一个例子开始,请估算下面代码的执行时间

function total(n) { // 1

      var sum = 0; // 2

      for (var i = 0; i < n; i++) { // 3

        sum += i; // 4

      } //5

    } //6

我们假设每行代码执行的时间都一样,记做 t,那么上面的函数中的第 2 行需要 1 个 t 的时间,第 3 行 和 第 4 行分别需要 n 个 t 的时间,那么这段代码总的执行时间为 (2n+1)*t。

那么按照上面的分析方法,请估算下面代码的执行时间

function total(n) { // 1

      var sum = 0; // 2

      for (var i = 0; i < n; i++) { // 3

        for (var j = 0; j < n; j++) { // 4

          sum = sum + i + j; // 5

        }

      }

    }

第 2 行需要一个 t 的时间,第 3 行需要 n 个 t 的时间,第 4 行和第 5 行分别需要 n2 个的时间,那么这段代码总的执行时间为 (2n2+n+1)*t的时间。

从数学角度来看,我们可以得出个规律:代码的总执行时间 T(n) 与每行代码的执行次数成正比

T(n) = O(f(n))

在这个公式中,T(n) 表示代码的执行时间;n 表示数据规模的大小;f(n) 表示每行代码执行的次数总和;O 表示代码的执行时间 T(n) 与 f(n) 表达式成正比。

所以上边两个函数的执行时间可以标记为 T(n) = O(2n+1) 和 T(n) = O(2n2+n+1)。这就是大 O 时间复杂度表示法,它不代表代码真正的执行时间,而是表示代码随数据规模增长的变化趋势,简称时间复杂度

而且当 n 很大时,我们可以忽略常数项,只保留一个最大量级即可。所以上边的代码执行时间可以简单标记为 T(n) = O(n) 和 T(n) = O(n2)。

时间复杂度分析

那如何分析一段代码的时间复杂度呢,可以利用下面的几个方法

1.只关注循环执行次数最多的一段代码

我们在分析一段代码的时间复杂度时,我们只要关注循环次数最多的那一段代码就 ok 了。 比如说在第一段代码中

function total(n) { // 1

      var sum = 0; // 2

      for (var i = 0; i < n; i++) { // 3

        sum += i; // 4

      } //5

    } //6

只有第 3 行和第 4 行是执行次数最多的,分别执行了 n 次,那么忽略常数项,所以此段代码的时间复杂度就是 O(n)。

2.加法法则:总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度。

比如说,看下面这段代码的时间复杂度。

function total(n) {

      // 第一个 for 循环

      var sum1 = 0;

      for (var i = 0; i < n; i++) {

        for (var j = 0; j < n; j++) {

          sum1 = sum1 + i + j;

        }

      }

      // 第二个 for 循环

      var sum2 = 0;

      for(var i=0;i<1000;i++) {

        sum2 = sum2 + i;

      }

      // 第三个 for 循环

      var sum3 = 0;

      for (var i = 0; i < n; i++) {

        sum3 = sum3 + i;

      }

    }

我们先分别分析每段 for 循环的时间复杂度,再取他们中最大的量级来作为整段代码的时间复杂度。

第一段 for 循环的时间复杂度为 O(n2)。

第二段 for 循环执行了 1000 次,是个常数量级,尽管对代码的执行时间会有影响,但是当 n 无限大的时候,就可以忽略。因为它本身对增长趋势没有影响,所以这段代码的时间复杂度可以忽略。

第三段 for 循环的时间复杂度为 O(n)。

总上,取最大量级,所以整段代码的时间复杂度为 O(n2)。

3.乘法法则:嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积。

比如说,看下面这段代码的时间复杂度

function f(i) {

      var sum = 0;

      for (var j = 0; j < i; j++) {

        sum += i;

      }

      return sum;

    }

    function total(n) {

      var res = 0;

      for (var i = 0; i < n; i++) {

        res = res + f(i); // 调用 f 函数

      }

    }

单独看 total 函数的时间复杂度就是为 T1(n)=O(n),但是考虑到 f 函数的时间复杂度也为 T2(n)=O(n)。 所以整段代码的时间复杂度为 T(n) = T1(n) T2(n) = O(nn)=O(n2)。

几种常见的时间复杂度分析

只看最高量级的复杂度,下图中效率是递减的

如上图可以粗略的分为两类,多项式量级非多项式量级。其中,非多项式量级只有两个:O(2n) 和 O(n!) 对应的增长率如下图所示

当数据规模 n 增长时,非多项式量级的执行时间就会急剧增加,所以,非多项式量级的代码算法是非常低效的算法。

1. O(1)

O(1) 只是常量级时间复杂度表示法,并不是代码只有一行,比如说下面这段代码

function total() {

      var sum = 0;

      for(var i=0;i<100;i++) {

        sum += i;

      }

    }

虽然有这么多行,即使 for 循环执行了 100 次,但是代码的执行时间不随 n 的增大而增长,所以这样的代码复杂度就为 O(1)。

2. O(logn)、O(nlogn)

对数阶时间复杂度的常见代码如下

function total1(n) {

      var sum = 0;

      var i = 1;

      while (<= n) {

        sum += i;

        i = i * 2;

      }

    }

    function total2(n) {

      var sum = 0;

      for (var i = 1; i <= n; i = i * 2) {

        sum += i;

      }

    }

上面两个函数都有一个相同点,变量 i 从 1 开始取值,每循环一次乘以 2,当大于 n 时,循环结束。实际上,i 的取值就是一个等比数列,就像下面这样

20 21 22 ... 2k... 2x =n;

所以只要知道 x 的值,就可以知道这两个函数的执行次数了。那由 2x = n 可以得出 x = log2n,所以这两个函数的时间复杂度为 O(log2n)。

再看下面两个函数的时间复杂度

function total1(n) {

      var sum = 0;

      var i = 1;

      while (<= n) {

        sum += i;

        i = i * 3;

      }

    }

    function total2(n) {

      var sum = 0;

      for (var i = 1; i <= n; i = i * 3) {

        sum += i;

      }

    }

由上可以得知,这两个函数的时间复杂度为 O(log3n) 。

由于我们可以忽略常数,也可以忽略对数中的底数,所以在对数阶复杂度中,统一表示为 O(logn);那 O(nlogn) 的含义就很明确了,时间复杂度 为O(logn) 的代码执行了 n 次。

3. O(m+n)、O(m*n)

再来看一段特殊的代码时间复杂度,比如说

function total(m,n) {

      var sum1 = 0;

      for (var i = 0; i < n; i++) {

        sum1 += i;

      }

      var sum2 = 0;

      for (var i = 0; i < m; i++) {

        sum2 += i;

      }

      return sum1 + sum2;

    }

因为我们无法评估 m 和 n 谁的量级比较大,所以就不能忽略掉其中一个,这个函数的复杂度是有两个数据的量级来决定的,所以此函数的时间复杂度为 O(m+n);那么 O(m*n) 的时间复杂度类似。

空间复杂度分析

空间复杂度的话和时间复杂度类似推算即可。 所谓空间复杂度就是表示算法的存储空间和数据规模之间的关系

比如说分析下面代码的空间复杂度:

function initArr(n) {

      var arr = [];

      for (var i = 0; i < n; i++) {

        arr[i] = i;

      }

    }

根据时间复杂度的推算,忽略掉常数量级,每次数组赋值都会申请一个空间存储变量,所以此函数的空间复杂度为 O(n)。

常见的空间复杂度只有 O(1)、O(n)、O(n2)。其他的话很少会用到。

思考题解答

现在我们回到开始的思考题上,代码实现很简单:

function total(n) {

      var sum = 0;

      for (var i = 1; i <= n; i++) {

        sum += i;

      }

      return sum;

    }

此函数的时间复杂度你现在应该很容易就能看出来了,为 O(n)。

我觉得这个时间复杂度有点高了,我想要 O(1) 的时间复杂度函数来实现这个算法,可以吗?

可以的,小数学神通高斯教会我们一招,如下

function total(n) {

      var sum = n*(n+1)/2

      return sum;

    }

此函数的时间复杂度仅仅为 O(1),在数据规模比较庞大的时候,下面的函数是不是明显比上面的函数运算效率更高呢。

总结

复杂度也叫渐进复杂度,包括时间复杂度空间复杂度,一个表示执行的快慢,一个表示内存的消耗,用来分析算法执行效率与数据规模之间的增长关系,可以粗略的表示,越高阶复杂度的算法,执行效率越低。

学习了复杂度分析后,是不是能避免写出效率低的代码呢?来给你的代码做个分析吧。

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