妄司 2022-05-04 13:55:36
关于O(n^3)怎么计算出来的
问题描述
原问题标题“React 和 Vue 的 diff 时间复杂度从 O(n^3) 优化到 O(n) ,那么 O(n^3) 和 O(n) 是如何计算出来的? ”
- 这里的n指的是页面的VDOM节点数,这个不太严谨。如果更严谨一点,我们应该应该假设
变化之前的节点数为m,变化之后的节点数为n。- React 和 Vue 做优化的前提是“放弃了最优解“,本质上是一种权衡,有利有弊。
倘若这个算法用到别的行业,比如医药行业,肯定是不行的,为什么?
React 和 Vue 做的假设是:
- 检测VDOM的变化只发生在同一层
- 检测VDOM的变化依赖于用户指定的key
如果变化发生在不同层或者同样的元素用户指定了不同的key或者不同元素用户指定同样的key,
React 和 Vue都不会检测到,就会发生莫名其妙的问题。但是React 认为, 前端碰到上面的第一种情况概率很小,第二种情况又可以通过提示用户,让用户去解决,因此
这个取舍是值得的。 没有牺牲空间复杂度,却换来了在大多数情况下时间上的巨大提升。
明智的选择!基本概念
首先大家要有个基本概念。
其实这是一个典型的最小编辑距离的问题,相关算法有很多,比如Git中
,提交之前会进行一次对象的diff操作,就是用的这个最小距离编辑算法。leetcode 有原题目,
如果想明白这个O(n^3), 可以先看下这个。对于树,我们也是一样的,我们定义三种操作,用来将一棵树转化为另外一棵树:
- 删除 删除一个节点,将它的children交给它的父节点
- 插入 在children中 插入一个节点
- 修改 修改节点的值
事实上,从一棵树转化为另外一棵树,我们有很多方式,我们要找到最少的。
直观的方式是用动态规划,通过这种记忆化搜索减少时间复杂度。
算法
由于树是一种递归的数据结构,因此最简单的树的比较算法是递归处理。
详细描述这个算法可以写一篇很长的论文,这里不赘述。
大家想看代码的,这里有一份
我希望没有吓到你。确切地说,树的最小距离编辑算法的时间复杂度是
O(n^2m(1+logmn))
,
我们假设m 与 n 同阶
, 就会变成O(n^3)
。题外话
大家如果对数据结构和算法感兴趣,可以关注下我的leetcode题解
你吓到我了
- 共 1 页
- 1
1.服务器 用RSA生成公钥和私钥
2.把公钥放在证书里发送给客户端,私钥自己保存
3.客户端首先向一个权威的服务器检查证书的合法性,如果证书合法,客户端产生一段随机数,这个随机数就作为通信的密钥,我们称之为对称密钥,用公钥加密这段随机数,然后发送到服务器
4.服务器用密钥解密获取对称密钥,然后,双方就已对称密钥进行加密解密通信了
PS:非对称的RSA加密性能是非常低的,原因在于寻找大素数、大数计算、数据分割需要耗费很多的CPU周期,所以一般的HTTPS连接只在第一次握手时使用非对称加密,通过握手交换对称加密密钥,在之后的通信走对称加密。
第 45 题:HTTPS 握手过程中,客户端如何验证证书的合法性