简单函数的大 O答案

【问题标题】：Big O of a simple function简单函数的大 O
【发布时间】：2021-06-03 10:24:21
【问题描述】：

我正在学习数据结构，对这个游戏很陌生。我知道为 n 次迭代运行的单个循环具有 O(n) 时间复杂度。但是如果我在 for 循环中使用splice，它会是 O(n²) 时间复杂度吗？我很肯定它是 O(n²) 但想确定一下。

这是我正在处理的示例代码：

var createTargetArray = function(nums, index) {
    let target = []
    for (let i=0; i< index.length; i++){
        let idx = index[i]
        target.splice(idx,0,nums[i])
    }
    return target
};

【问题讨论】：

对.splice() 的调用基本上是一个“隐藏循环”，所以是的，我称之为n²
这两个链接真的很有帮助 - Understanding JS arrays and splice 和 What's the time complexity of array.splice()
虽然splice 可能是一个“隐藏循环”，因为您一次只使用它添加一个元素，您可以获得的最差性能是在第一个位置添加每个新元素（又名unshift），从而将所有其他元素向上移动一个索引。我不确定unshift 的时间复杂度是多少，所以我会留给你/其他人去寻找。

标签： javascript algorithm data-structures

【解决方案1】：

你是对的。拼接方法的最坏情况应该是 O(n)。该调用发生在 foreach 循环 O(n) 的迭代中；所以整个脚本的大 o-notation 是 O(n^2)

【讨论】：

【解决方案2】：

由于大 O 表示法询问您的函数需要多少次迭代才能对数组执行 f(x) 作为输入，所以当您遍历所有元素时，一般时间复杂度为 O(n)。然而，在 JavaScript 中使用 .splice() 函数在理想情况下也具有 O(n) 的时间复杂度，因此当你将 O(n) 放入另一个 O(n) 时，它实际上变成了 O(n^2)。作为一个好的经验法则，您可以考虑嵌套 O(n) 将 n 的幂增加一。例如，如果您要循环让一个三重嵌套循环对数组的每个元素执行 1 次操作，它将变为 O(n^3) 等等。

【讨论】：