算法基础(二)--大O分析法(下)_给出以下代码的大o性能-优快云博客

本文深入探讨了算法的时间复杂度，包括最好、最坏和平均情况时间复杂度。通过实例分析了查找和插入操作在不同情况下的时间复杂度，并引入了均摊时间复杂度的概念，用于处理特定情况下复杂度分析。最后，文章提供了思考题供读者实践应用所学知识。

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时间复杂度(下)

最好、最坏情况时间复杂度

同样，我们先看一段代码，你可以尝试先自己分析一下它的时间复杂度：

//n 表示切片arrary的长度
func find(arrary []int,n int,x int) (pos int) {
    i := 0
    pos := -1
    for ;i<n;i++ {
        if arrary[i] == x {
            pos = i
        }
    }
    return
}

可以看出来，这段代码要事先的功能是，在一个无序的切片中，查找变量x出现的位置。如果没有找到，就返回-1。
按照上次说的分析方法，这段代码的复杂度是O(n)，其中，n代表切片的长度。我们在数组中查找一个数据，并不需要
每次都把整个数组都遍历一遍，因为可能中途找到就可以提前结束循环了。所以，我们可以把return放到if语句中去。

那么问题来了，我们优化完之后，这段代码的时间复杂度还是O(n)吗？很显然，我们上次学的内容解决不了这个问题。
因为根据x值的不同，该段代码的时间复杂度也会不同。所以为了表示代码在不同情况下的不同时间复杂度，我们需要引入
三个概念：最好情况时间复杂度、最坏时间复杂度和平均情况时间复杂度。

顾名思义，最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度，比如这个例子中，最理想
的情况就是要找的变量x正好是数组的第一个元素。

同理，最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。比如，如果数组中没有要查找的
变量x，我们需要把整个数组都遍历一遍才可以。