這篇文章主要為大家展示了“Java中封裝數(shù)組的示例分析”,內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Java中封裝數(shù)組的示例分析”這篇文章吧。
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完成了數(shù)組的封裝之后我們還需對(duì)其進(jìn)行復(fù)雜度分析:
此處的復(fù)雜度分析主要是指時(shí)間復(fù)雜度分析,算法的時(shí)間復(fù)雜度反映了程序執(zhí)行時(shí)間隨輸入規(guī)模增長(zhǎng)而增長(zhǎng)的量級(jí),在很大程度上能很好反映出算法的優(yōu)劣與否。
1.簡(jiǎn)單概念
在各種不同算法中,若算法中語(yǔ)句執(zhí)行次數(shù)為一個(gè)常數(shù),則時(shí)間復(fù)雜度為O(1),另外,在時(shí)間頻度不相同時(shí),時(shí)間復(fù)雜度有可能相同,如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同,但時(shí)間復(fù)雜度相同,都為O(n2)。 按數(shù)量級(jí)遞增排列,常見(jiàn)的時(shí)間復(fù)雜度有:常數(shù)階O(1),對(duì)數(shù)階O(log2n),線性階O(n), 線性對(duì)數(shù)階O(nlog2n),平方階O(n2),立方階O(n3),..., k次方階O(nk),指數(shù)階O(2n)。隨著問(wèn)題規(guī)模n的不斷增大,上述時(shí)間復(fù)雜度不斷增大,算法的執(zhí)行效率越低。相關(guān)圖如下:

從圖中可見(jiàn),我們應(yīng)該盡可能選用多項(xiàng)式階O(nk)的算法,而不希望用指數(shù)階的算法。
見(jiàn)的算法時(shí)間復(fù)雜度由小到大依次為:Ο(1)<Ο(log2n)<Ο(n)<Ο(nlog2n)<Ο(n2)<Ο(n3)<…<Ο(2n)<Ο(n!)
2.大O簡(jiǎn)單定義(非數(shù)學(xué)領(lǐng)域)
大O描述的是算法運(yùn)行時(shí)間和輸入數(shù)據(jù)之間的關(guān)系
3.簡(jiǎn)單程序時(shí)間復(fù)雜度分析

在上述中算法和n呈線性關(guān)系,那為什么要使用大O呢?稱作O(n)?
其實(shí)上述的程序中,實(shí)際的實(shí)際時(shí)間復(fù)雜度:T = c1*n + c2,在這里忽略了常數(shù)c1和c2。
因此:算法和N呈線性相關(guān),取n的高階項(xiàng),因?yàn)楫?dāng)n趨于無(wú)窮大的時(shí)候,低階項(xiàng)起的作用很小。
4.對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)組的時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行分析
(1)動(dòng)態(tài)數(shù)組添加操作時(shí)間復(fù)雜度分析
(1)addLast(e)方法 :只需在最后位置添加 時(shí)間復(fù)雜度 為O(1)
(2)addFirst(e)方法,數(shù)組中均需向后移動(dòng)一位 時(shí)間復(fù)雜度 為O(n)
(3)add(index,e)方法,在index位置插入e,時(shí)間復(fù)雜度與選擇的位置有關(guān),選擇最后時(shí)間復(fù)雜度 為O(1);選擇第一個(gè)位置時(shí)間復(fù)雜度 為O(n);對(duì)于其他情況與概率有關(guān),在平均情況下只需要移動(dòng)n/2個(gè)位置 時(shí)間復(fù)雜度 為O(n/2)=O(n)
總的來(lái)說(shuō):數(shù)組添加的時(shí)間復(fù)雜度為O(n)(最壞情況考慮)
在添加的時(shí)候可能會(huì)觸發(fā)resize方法,需要移動(dòng)n個(gè)元素到新數(shù)組中 時(shí)間復(fù)雜度 為O(n)

(2)動(dòng)態(tài)數(shù)組刪除操作時(shí)間復(fù)雜度分析
相同的分析方法,可以得出刪除操作的時(shí)間復(fù)雜度

(3)動(dòng)態(tài)數(shù)組修改操作時(shí)間復(fù)雜度分析
對(duì)于修改,只要通過(guò)索引找到即可進(jìn)行修改,時(shí)間復(fù)雜度為O(1)

(4)動(dòng)態(tài)數(shù)組查找操作時(shí)間復(fù)雜度分析


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