6、利用大O表示法优化代码效率

利用大O表示法优化代码效率

1. 大O表示法回顾与练习

大O表示法是一种用于比较不同算法效率的统一系统。通过它，我们能够分析实际场景，并在不同的数据结构和算法之间做出选择，从而让代码运行得更快，处理更重的负载。

下面是一些使用大O表示法描述时间复杂度的练习题：
1. 判断闰年的函数

function isLeapYear(year) {
    return (year % 100 === 0) ? (year % 400 === 0) : (year % 4 === 0);
}

该函数的时间复杂度为 $O(1)$，因为无论输入的年份是多少，函数只执行固定的数学运算，执行步骤不会随着输入的变化而变化。

2. 数组求和函数

function arraySum(array) {
    let sum = 0;
    for(let i = 0; i < array.length; i++) {
        sum += array[i];
    }
    return sum;
}

此函数的时间复杂度为 $O(N)$，其中 $N$ 是数组的长度。因为函数需要遍历数组中的每个元素一次，执行的步骤数与数组长度成正比。

3. 计算