测量算法星期/空间复杂度

Big O 负数在计算机科学之前用作通过查询正则表达式的运行星期和运行空间来对正则表达式同步进行分类。 Big O 是一种审核这两个拒绝如何随着重定向个数的增长而增长的方法有，并允许我们更为各种正则表达式的相对效率。为什么这个观念有一点理解？坦率地却说，在我的软件工程职业生涯的这一点上，Big O 负数最紧迫的常用似乎是在面试和正则表达式弊端的背景下——但这根本无法让我想完全理解 Big O 负数。

精确地却说，您显然早已了解 Big O 负数，因为它与现实全球性的正则表达式和顺序/读取弊端有关。不深信我？我们一起来看一个比如说：

鞋顺序和读取

努力！是时候准备指导工作了，你无需要一双都是的鞋（毕竟你不用略显不专业）。你早已拿回一只红鞋，无需要在大地里之前寻觅另一只。寻觅鞋的最佳方法有是什么，无需要多长星期才能寻觅？

为了这个比如说，让我们结论你不用只看一地里鞋就当即寻觅白色的那只，而无需要一次定期检查一只。这是显然的指导工作方式：

从一地里鞋之前放进一只。 看看鞋。定期检查它是否是白色鞋。 如果是，再三脱掉上鞋并停止读取！ 如果不是，再三之前读取并来到两步 1。

这实际上是一种方法有，但这无需要多长星期？ 您用作读取意味着鞋的正则表达式有几个才才会不良影响其速度的各种因素。 例如，鞋地里的个数才会不良影响您花费多少星期同步进行读取。 如果只有 3 只鞋，你才会很快寻觅意味着的！ 然而，如果你有一地里 500 只不意味着的鞋，你才才会寻找一段星期——如果意味着的鞋是你从一地里之前放进的第 500 只呢？

在这个比如说之前，随着鞋地里（又名重定向）的个数增加，星期拒绝也才会增加。 这种国内生产总值是给定的：读取一地里五只鞋所无需的星期是读取一地里一只鞋所无需的星期的五倍。

假定大 O 负数

让我们以code形式看一下我们的 sock 正则表达式。 我们可以这样寄给我们的正则表达式：

今日我们注意到我们的正则表达式对此为code，我们可以一步一步地慎重考虑它的星期演正则表达式。

for...of 块将结点 sockPile 数组之前的每个项目。 第一个要素“white sock”被数组给 sock 表达式。 if 操作符定期检查“white sock”是否等于“red sock”。 不是，所以函数之前乘积。 这个处理过程之前常用 if 操作符定期检查 sock 一个又一个 sock，直到“red sock”与“red sock”同步进行定期检查。 这是连串比赛！ 可逆停止乘积，并来到设置为“red sock”的 sock。

在这个正则表达式之前，一定会的显然情况下（星期多方面）是白色鞋是我们从地里之前拉出的最后一只鞋。 换句话却说，在一个涵盖 n 个要素的数组之前，一定会的情况下是我们的正则表达式无需要同步进行 n 次乘积。

在大 O 负数之前，这对此为 0(n)，也叫做给定星期。

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