Question

我正在研究链接列表，问题是 - 编写一个函数来打印给定链表的中间项（假设LL有奇数个节点）。

方法1 - 遍历LL并使用计数器计算节点数。加1（使其为偶数）并将计数器除以2（忽略数学的差异）。再次遍历LL，但这次只能到达第一个期限并返回。

void GetMiddleTermMethod1(){
            //Count the number of nodes
            int counter = 0;
            Node n = FirstNode;
            while (n.next != null){
                counter = counter + 1;
                n = n.next;             
            }
            counter=counter+1/2;
            //now counter is equal to the half of the number of nodes

            //now a loop to return the nth term of a LL 
            Node temp = FirstNode;
            for(int i=2; i<=counter; i++){
                temp = temp.next;
            }
            System.out.println(temp.data);
        }

方法2 - 初始化2个节点引用。一次遍历2个节点，另一个遍历1.当快速参考值达到null（LL结束）时，慢速参考点将到达中间并返回。

void GetMiddleTermMethod2(){
            Node n = FirstNode;
            Node mid = FirstNode;
            while(n.next != null){
                n = n.next.next;
                mid = mid.next;
            }
            System.out.println(mid.next.data);
        }

我有3个问题 -

Q1 - 如果我在求职面试中提出这个问题，我怎么知道哪种算法更有效？我的意思是两个函数遍历LL一次半（第二次在一个循环而不是2循环，但它仍然遍历LL一次半）...

Q2 - 由于两种算法都具有O（n）的大O，哪些参数将决定哪一种更有效？

问题3 - 计算此类算法效率的一般方法是什么？我真的很感激如果你能把我联系到合适的教程......

谢谢

Answer 1

嗯，没有真正简单的答案，答案可能在编译器优化，JIT优化和运行程序的实际机器上有所不同（出于某种原因，可能会针对一种算法更好地优化）。

事实是，除了给我们渐近行为的理论大O符号之外，在条件（1），（2）中，很少有“干净，理论”的方法来确定算法A比算法B快。 ..，（k）的

但是，这并不意味着您无法做任何事情，您可以通过创建各种随机数据集来 benchmark 代码，并计算每个算法所用的持续时间。不止一次这样做是非常重要的。还有多少？在使用某些已知且已接受的statistical significance时，statistical test之前，您需要Wilcoxon signed ranked test。

此外，在许多情况下，无关紧要的性能通常不值得花时间来优化代码，如果它使代码的可读性降低，那就更糟了 - 因此更难以维护。

Answer 2

我刚刚在java中实现了你的解决方案，并在1.111.111随机整数的LinkedList中测试了它，最多1000个。结果非常相似：

方法1：

time: 162ms

方法2：

time: 171ms

此外，我想指出你的方法有两个主要缺陷：

方法1：

将counter = counter + 1 / 2;更改为counter = (counter + 1) / 2;，否则您将获得列表的结尾，因为计数器仍为计数器：）

方法2：

将System.out.println(mid.next.data);更改为System.out.println(mid.data);

Java - 比较两个O（n）算法的效率

2 个答案: