Neo4j 的 REDUCE 函数的大 O 是什么答案

【问题标题】：What is the Big O of Neo4j's REDUCE FuctionNeo4j 的 REDUCE 函数的大 O 是什么
【发布时间】：2017-07-13 00:48:32
【问题描述】：

我对 Neo4j 还很陌生，正在考虑将其用作解决方案。考虑这个例子：Finding the Shortest Path through the Park

Neo4j 中 REDUCE 函数的大 O 表示法是什么？它是计算每种可能性并对它们进行排名还是更有效？

【问题讨论】：

标签： neo4j reduce shortest-path bigdata

【解决方案1】：

REDUCE 函数简单地遍历集合中的项目，为每个项目执行返回值的任意操作，保留最新值，并最终返回最后一个值。

如果我们忽略“任意操作”本身的复杂度，REDUCE函数的复杂度是O(N)，其中N是集合的大小。

【讨论】：

我假设为 O(N)，但希望更好 - 但我不知道为什么会更好。
迭代 N 个项目的复杂度总是 O(N)。如果您希望更快，您不应该使用REDUCE。

【解决方案2】：

如果你指的是这个查询

START  startNode=node:node_auto_index(name="Start"),
             endNode=node:node_auto_index(name="Finish")
MATCH  p=(startNode)-[:NAVIGATE_TO*]->(endNode)
RETURN p AS shortestPath,
                reduce(distance=0, r in relationships(p) :  distance+r.distance) AS totalDistance
ORDER BY totalDistance ASC
LIMIT 1;

首先你定义你的开始和结束节点......并匹配它们之间的所有路径......

RETURN p AS shortestPath,
reduce(distance=0, r in relationships(p) :  distance+r.distance) AS totalDistance
ORDER BY totalDistance ASC
LIMIT 1;

这个reduce 是这样工作的，它从路径的关系中提取所有距离属性并将它们总结起来。因此，如果您 order by 结果按距离递增，而 limit 结果为 1，您只会得到第一个最小距离

附言我认为您所指的大 O 实际上是零 0，因此它从零开始从每条路径开始并将所有距离相加

【讨论】：