java – 迭代数组列表的时间复杂度

我有一个数组列表,我迭代.在每次迭代中,我调用get()来获取一个元素,如果该项通过某些条件,则使用add()将其添加到新的数组列表中

List<Item> items = new ArrayList<Item>();
List<Item> lessItems = new ArrayList<Item>();
for(int index = 0; index < items.size(); index++){
    Item tocheck = items.get(i);
    if(tocheck meets some condition){
        lessItems.add(tocheck);
    }
}

我不确定这里的时间复杂程度.我在所有项目上调用get(),这样就是O(n).然后我也在潜在的所有项目上调用add(),所以还有另一个O(n).这个不太确定.

解决方法

所有其他答案都错了.

>迭代项列表的第一个循环：复杂度为O(n)
>将每个项目插入列表末尾lessItems：在正常数组中,它将是其他人所说的O(n).但Java使用amortized array为ArrayList实现.这意味着当在数组末尾插入时,算法仅花费Amortized O(1).或者你可以说O(1)

因此,代码的复杂性为：O(n)*摊销O(1).简而言之就是O(n)

另一个参考：

dynamic array

附加说明1：

如果在阵列末尾插入的复杂度是O(N),那么总复杂度是O(N ^ 2),而不是其他答案所说的O(2 * N).因为插入的总复杂度将是：1 2 3 … n = n *(n 1)/ 2

附加说明2：

如official document所述：

The size,isEmpty,get,set,iterator,and listIterator operations run
in constant time. The add operation runs in amortized constant time,
that is,adding n elements requires O(n) time. All of the other
operations run in linear time (roughly speaking). The constant factor
is low compared to that for the LinkedList implementation.

附加说明3：

这是我从官方java源代码中获取的grow方法的逻辑：

private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
        modCount++;

        // overflow-conscIoUs code
        if (minCapacity - elementData.length > 0)
            grow(minCapacity);
    }

private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscIoUs code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size,so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData,newCapacity);
    }

正如源代码所说,当程序添加使数组大小大于当前容量的元素时,Array将会增长.增长阵列的新大小将是：

int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);

这是一个使插入分摊的技巧O(1)

java – 迭代数组列表的时间复杂度

解决方法

猜你在找的Java相关文章