时间复杂度 - Java那些事儿专栏

ArrayList部分一共五篇文章了，而且引入了时间复杂度来分析，强烈建议你们必定要按顺序阅读，本文是第3篇，前两篇文章分别是：

一、ArrayList初始化 - Java那些事儿专栏

二、ArrayList底层数组扩容原理 - Java那些事儿专栏

最近看了一下评论区里，你们都急着想要了解HashMap，先不要着急，要完整的了解HashMap的内部实现，咱们还须要一些基础知识，有了这些基础知识，咱们才能更好的理解HashMap，其实咱们已经在不知不觉进入了数据结构的大门，为了之后让你们能更好的理解后续文章，本文咱们先引入时间复杂度这个概念。

仍是那个Person对象，增长了一个属性年龄

建立一个数组，并在数组里放了10个Person对象，老规矩，咱们上图：

假如咱们有这么一个需求，咱们想知道小组里周八的年龄，相信你们都会写代码去找：

须要循环取6次从数组里获取Person对象。

这时候小明同窗过来讲，哎呀，我知道周八在小组的第5个位置（数组下标5），不用循环，咱们直接找他就是

不须要循环，1次就取到了Person对象：

不管数组中有多少个元素，每次去读取元素和并比较的时间老是相同的，假设这个时间为K，在上面示例中在数组中循环搜索某个用户，咱们循环了6次才搜索到该用户，时间为6*K，在效率上来看，前者比后者的方式快了6倍，但这种说法意义不大，由于在实际中，数组可能有100个元素，而这个“周八”有可能在数组的第1个位置，也有可能在最后一个位置。

在现实中，咱们用来计算时间的长短，通常单位有小时，分钟，秒等，一样咱们也须要一种度量来计算本示例中的算法的效率，在计算机科学中，这种度量方法被称为“大O”表示法。

当咱们知道元素的位置，一步到位就能访问到该元素，这个时间为K，时间复杂度用大O表示法标记为O(1)，省略了K。而在数组中查找某元素，咱们并不知道这个元素在数组的什么位置，假设数组的长度为n，有可能该元素恰好在数组的下标为0的位置（第一个位置）循环1次就匹配到了，时间复杂度为O(1)。也有可能在数组下标为n-1的位置（最后一个位置）咱们要循环n次才能匹配到该值，时间复杂度为O(n)，按照几率计算下来平均是n/2，即平均时间复杂度为O(n/2)，但咱们不该该只考虑平均值，咱们要考虑最坏的状况，即假设每次匹配的元素都在数组的最后一位，由于最坏状况是一种运行时间保证，运行时间不会再长了，若是咱们没特别指定，咱们提到的运行时间都是最坏状况的运行时间，即在数组中查找某元素，时间复杂度为O(n);

在长度为n数组中：

直接经过下标去访问元素，时间复杂度为O(1)。

须要循环查找元素的时候，时间复杂度为O(n)。

下一章咱们将分析ArrayList的删除元素的源码，来分析一下ArrayList的时间复杂度，进而了解ArrayList的优势与不足。

上一篇：ArrayList底层数组扩容原理 - Java那些事儿专栏

下一篇：待续

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