Question

描述

此程序的目标是从用户填充orderList 订单和productList foreach那些订单。（请忽略此伪C＃代码可能出现的语法错误）

数据结构

class User {
    List<Order> orders; 
}

class Order {
    List<Product> products;
}

class Product {
    int price;
}

List<User> userList = GetUsersFromDB();

List<Order> orderList     = new List<Order>();  
List<Product> productList = new List<Product>();

第一版

foreach(User u in userList) {
    foreach(Order o in u.orders) {
        orderList.Add(o);
        foreach(Product p in o.products) {
            productList.Add(p);
        }
    }
}

第二版

foreach(User u in userList) {
    foreach(Order o in u.orders) {
        orderList.Add(o);
    }
}

foreach(Order o in orderList) {
    foreach(Product p in o.products) {
        productList.Add(p);
    }
}

我的想法

第一个程序T（n）= O（n ^ 3）
第二程序T（n）= O（n ^ 2）+ O（n ^ 2）＆lt; O（n ^ 3）

因此第二个程序更快，更正确吗？

Answer 1

<强>概述

您对第二种情况的分析是错误的。由于第一个循环的每个内部事物的orderlist中都有一个条目，foreach(Order o in orderList)循环遍历n ^ 2个项目。虽然说有一个免责声明，因为它代表了很多东西，所以n在这里没有多大意义。

最好是使用u，o和p来查看它。

案例1

第一个显然是O(uop)。

案例2

这种情况有两组循环。第一对循环是O(uo)，正如您所期望的那样..

然后第二对循环以uo项的循环开始，然后是O（p）的内循环，因此第二对是O(uop)。总的来说，它使O(uo)+O(uop)等同于O(uop)，与案例1相同。

基本上第二种情况只是稍微移动一下，实际上根本没有改变基本算法。

真实世界

与往常一样，如果您实际关注的是真实世界的性能，而不仅仅是理论上的算法复杂性（在查看特定情况时并不总是有用），那么请对两种技术的性能进行基准测试。

时间复杂度 - 这两种算法之间哪个更快？

1 个答案: