будет O(n) или O(n^2)
O(n)?
Аналитически)
в гугле тонна готовой инфы по этому
Смотря какая функция Нужно смотреть её архитектуру Вложенные циклы, рекурсии
так я щас читаю и мне сложно понять там же могут быть использованы и методы и циклы и рекурсия
вот такая допустим function absentNumber(array) { if (array.length < 1) { return 1; } let n = array.length + 1; const sortArr = array.sort((a, b) => a - b); const a1 = sortArr.reduce((acc, cur) => acc + cur); const a2 = [...Array(n)].map((e, i) => i + 1).reduce((acc, cur) => acc + cur); return a2 - a1; }
Ну так сложность зависит от использованных циклов
в соседнем чате вчера решили и задачу и про сложность
Тут бы знать сложность .sort и .reduce
@js_ru
timsort, reduce - o(n) очевидно
Ну мне пока такое не очевидно)
ну как, редьюс один раз каждый элемент читает
Ну ладно, согласен, тут явно n А какой алгоритм реализует .sort?
timsort (выше написал же)
Открыл статью на хабре - пишут, что зависит от браузера
сейчас почти все v8, в ff тоже тимсорт вроде
Пока нашел, что в среднем nlogn
в таком случае берут максимальное O
Это я понимаю) Лучший вариант - n Худший - nlogn В статье обозначили как average - nlogn
я про алгоритм, который выше присылали
А, так я про него и не спорю)
блин алексей а вы писали что то в момент решения задача а то я все ищу и ищу ее никак найти не могу
Обсуждают сегодня