当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > golang映射为什么比循环解决方案慢,尽管它们都具有O(1)和O(n)的时间复杂度?

golang映射为什么比循环解决方案慢,尽管它们都具有O(1)和O(n)的时间复杂度?

来源:stackoverflow 2024-02-16 19:45:19 0浏览 收藏

小伙伴们有没有觉得学习Golang很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《golang映射为什么比循环解决方案慢,尽管它们都具有O(1)和O(n)的时间复杂度?》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!

问题内容

我正在解决 leetcode max69number 问题,我想出了 2 个解决方案。

  1. 创建一个包含所有可能答案的地图,然后通过输入返回地图中的值。 (6毫秒)
  2. 从左边的数字开始循环。如果看到 6,请添加 3 * 10^x。 (2毫秒)

我的理解是golang map使用的是hashmap,平均应该是o(1)。我们如何解释 o(1) 解决方案比循环解决方案慢?

另一个问题是:如何在程序运行时检查它?我能够以某种方式跟踪堆栈和堆历史记录吗?

func maximum69number (num int) int {
    return map[int]int{
        6666: 9666,
        9666: 9966,
        6966: 9966,
        9966: 9996,
        6696: 9696,
        9696: 9996,
        6996: 9996,
        9996: 9999,
        6669: 9669,
        9669: 9969,
        6969: 9969,
        9969: 9999,
        6699: 9699,
        9699: 9999,
        6999: 9999,
        9999: 9999,
        666: 966,
        669: 969,
        696: 996,
        699: 999,
        966: 996,
        969: 999,
        996: 999,
        999: 999,

        66: 96,
        69: 99,
        96: 99,
        99: 99,

        6: 9,
        9: 9,
    }[num]
}
func maximum69Number (num int) int {
    m := 1000
    for m > 0 {
        n := num / m % 10
        if n == 6 {
            return num + 3 * m
        }

        m /= 10
    }
    return num
}

正确答案


对于像这样的小输入,程序的复杂性不会对运行时间产生太大影响。程序的复杂性衡量的是运行时间随着输入的增加而增长的速度,而不是提供运行时间的精确测量,这也取决于不同操作的常数。

到这里,我们也就讲完了《golang映射为什么比循环解决方案慢,尽管它们都具有O(1)和O(n)的时间复杂度?》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
PostgreSQL SQL 迁移在 g0 上导致致命错误:morestackPostgreSQL SQL 迁移在 g0 上导致致命错误:morestack
上一篇
PostgreSQL SQL 迁移在 g0 上导致致命错误:morestack
如何启用win11电脑的HDR功能?win11 HDR功能的设置步骤
下一篇
如何启用win11电脑的HDR功能?win11 HDR功能的设置步骤
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    338次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    397次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    390次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    355次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    181次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码