資訊專欄INFORMATION COLUMN
前言
在JS是用來時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是衡量一個算法是否優(yōu)秀的標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)在我們就來說手時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。
時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是衡量一個算法是否優(yōu)秀的標(biāo)準(zhǔn)，通常我們比較兩個算法時會用到以下兩種方法：
預(yù)先估算：首先做出算法設(shè)計(jì)，在去估算這個算法所需的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，兩者進(jìn)行比較，擇優(yōu)。
事后統(tǒng)計(jì)：寫一個可執(zhí)行程序/腳本用來表達(dá)兩個算法，交給計(jì)算機(jī)去執(zhí)行，分別記錄兩個算法所需要的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，然后兩個進(jìn)行比較，選擇更優(yōu)秀的那個。、
通常情況下我們都會采用第一種方式進(jìn)行對比，因?yàn)榈诙N在不同環(huán)境、不同語言、不同計(jì)算機(jī)下的運(yùn)行結(jié)果是有差異的，而且第二種的工作量也要比第一種要大。
時間復(fù)雜度
所謂的時間復(fù)雜度就是用于定性描述算法所運(yùn)行需要花費(fèi)的時間，所謂的定性就是大概進(jìn)行描述一下運(yùn)行時間的趨勢，不會去具體到運(yùn)行需要多少秒；時間復(fù)雜度通常用大O來表示，例如O(1)、O(n)、O(logn)等。
接下來我們通過具體的代碼來展示一下時間復(fù)雜度，這樣更方便去理解：
O(1)
let i = 0 console.log(i)
因?yàn)樵谶@個代碼中，這兩行代碼永遠(yuǎn)只執(zhí)行一次，所以時間復(fù)雜度是`O(1)`
O(n)
for (let i = 0; i < n; i++) {
console.log(i)
}在上面的代碼中，運(yùn)行時間取決與`n`，所以時間復(fù)雜度是`O(n)`。
O(logn)
let i = 1
while (i < n) {
console.log(i)
i *= 2
}如果是下面這種情況：
let i = 0
console.log(i)
for (let i = 0; i < n; i++) {
console.log(n)
}它的時間復(fù)雜度是O(1) + O(n)，它最終的時間復(fù)雜度是O(n)，兩個時間復(fù)雜度相加的話一般會忽略較小的那個。
如果是兩個時間復(fù)雜度相乘的話，例如下面這段代碼：
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
console.log(j)
}
}這段代碼的時間復(fù)雜度是O(n^2)，如果是相乘的話會將兩個時間復(fù)雜度進(jìn)行相乘。
空間復(fù)雜度
空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度差不多，表示的是算法在運(yùn)行過程中臨時占用存儲空間的大小的一個計(jì)量單位，
現(xiàn)在我們來看一下幾個例子：
O(1)
let i = 0 console.log(i)
因?yàn)樵谶@個代碼中，僅僅定義了一個臨時變量，所以空間復(fù)雜度是`O(1)`
O(n)
const arr = []
for (let i = 0; i < n; i++) {
arr.push(i)
}在上面的代碼中，主要想是用來聲明了一個數(shù)組，每循環(huán)一次都要往數(shù)組中存儲一個變量，所以時間復(fù)雜度是`O(n)`
O(n^2)
let i = 1
while (i < n) {
console.log(i)
i *= 2
}有關(guān)JavaScript時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的相關(guān)內(nèi)容已講述完畢，希望你獲得更多知識。
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