Метод оценки сложности алгоритма O(n)

Метод оценки сложности алгоритма O(n) используется для анализа времени выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Обозначение O(n) означает, что время выполнения алгоритма растёт линейно с увеличением размера входных данных.

Пример на JavaScript:

Рассмотрим простой пример алгоритма, который проходит по всем элементам массива и выполняет какую-то операцию (например, вывод в консоль):

function printArrayElements(arr) {
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        console.log(arr[i]);
    }
}
const array = [1, 2, 3, 4, 5];
printArrayElements(array);

Объяснение:

1. Цикл for: В этом примере цикл for проходит по каждому элементу массива arr. Количество итераций цикла равно длине массива n.
2. Линейная зависимость: Если массив увеличивается в размере (например, в 2 раза), то количество итераций цикла также увеличивается в 2 раза. Это означает, что время выполнения алгоритма растёт линейно с увеличением размера входных данных.
3. Сложность O(n): Таким образом, сложность этого алгоритма оценивается как O(n), где n — это количество элементов в массиве.

Заключение:

Метод оценки сложности O(n) помогает понять, как будет вести себя алгоритм при увеличении объёма данных. В данном случае, если массив станет очень большим, время выполнения алгоритма будет пропорционально увеличиваться.