123 lines
12 KiB
Markdown
123 lines
12 KiB
Markdown
|
# 17 | 时间和空间复杂度（下）：如何使用六个法则进行复杂度分析？
|
|||
|
|
|
|||
|
|
你好，我是黄申，今天我们接着聊复杂度分析的实战。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
上一讲，我从数学的角度出发，结合自身经验给你总结了几个分析复杂度的法则。但是在实际工作中我们会碰到很多复杂的问题，这个时候，正确地运用这些法则并不是件容易的事。今天，我就结合几个案例，教你一步步使用这几个法则。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 案例分析一：广度优先搜索
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在有关图遍历的专栏中，我介绍了单向广度优先和双向广度优先搜索。当时我提到了通常情况下，双向广度优先搜索性能更好。那么，我们应该如何从理论上分析，谁的效率更高呢？
|
|||
|
|
|
|||
|
|
首先我们来看单向广度优先搜索。我们先快速回顾一下搜索的主要步骤。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第一步，判断边界条件，时间和空间复杂度都是O(1)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第二步，生成空的队列。常量级的CPU和内存操作，根据**主次分明法则**，时间和空间复杂度都是O(1)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第三步，把搜索的起始结点放入队列queue和已访问结点的哈希集合visited，类似上一步，常量级操作，时间和空间复杂度都是O(1)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第四步，也是最核心的步骤，包括了while和for的两个循环嵌套。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
我们首先看时间复杂度。根据**四则运算法则**，时间复杂度是两个循环的次数相乘。对于嵌套在内的for循环，这个次数很好理解，和每个结点的直接连接点有关。如果要计算平均复杂度，我们就取直接连接点的平均数量，假设它为m。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
现在的难题在于，第一个while循环次数是多少呢？我们考虑一下**齐头并进法则**，是否存在其他的因素来决定计算的次数？第一次的while循环，只有起始点一个。从起始点出发，会找到m个一度连接点，把它们放入队列，那么第二次while循环就是m次，依次类推，到第i次，那么总次数就是(m+m\*m+m\*m\*m+…+m^i)。这里我们假设被重复访问的结点不多，可以忽略不计。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在循环内部，所有操作都是常量级的，包括通过哈希集合判断是否找到终止结点。所以时间复杂度就是O(m+m\*m+m\*m\*m+…+m^i)，取最高数量级m^i，最后可以简化成O(m^i)，其中i是从起始点开始所走的边数。这就是除了m之外的第二个关键因素。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
如果你觉得还是不太好理解，可以使用**一图千言法则**，我画了一张图来帮助你理解。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
我们再来看这个步骤的空间复杂度。通过代码你应该可以看出来，只有queue和visited变量新增了数据，而图的结点本身没有发生改变。所以，考虑内存空间使用时，只需要考虑queue和visited的使用情况。两者都是在新发现一个结点时进行操作，因此新增的内存空间和被访问过的结点数成正比，同样为O(m^i)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
最后，这四步是平行的，所以我们只需要把这几个时间复杂度相加就行了。很明显前三步都是常量，只有最后一步是决定性因素，因此时间和空间复杂度都是O(m^i)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
我这里没有考虑图的生成，因为这步在单向搜索和双向搜索中是一样的，而且在实际项目中，我们也不会采用随机生成的方式。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
接下来，我们来看看双向广度优先搜索。我刚才已经把单向的搜索过程分析得很透彻了，所以双向的复杂度你应该很容易就能得出来。但是，有两处关键点需要你注意。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第一个关键点是双向搜索所要走的边数。如果单向需要走i条边，那么双向是i/2。因此时间和空间复杂度都会变为O(2\*m^(i/2)，简写为O(m^(i/2))。这里i/2中的2不能省去，因为它是在指数上，改变了数量级。仅从这点来看，双向比单向的复杂度低。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第二个关键点是双向搜索过程中，判断是否找到通路的方式。单向搜索只需要判断一个点是否存在集合中，每次只有O(1)的复杂度。而双向搜索需要比较两个集合是否存在交集，复杂度肯定要高于O(1)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
最常规的实现方法是，循环遍历其中一个集合A，看看A中的每个元素是不是出现在集合B中。假设两个集合中元素的数量都为n，那么循环n次，那么时间复杂度就为O(n)。基于这些，我们重新写一下双向广度优先搜索的时间复杂度。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
假设我们分别从$a$点和$b$点出发。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
* 从$a$点出发，找到m个一度连接点$a\_{1}$，时间复杂度O(m)，然后查看$b$是否在这m个结点中，时间复杂度是O(1)。
|
|||
|
|
* 然后从$b$点出发，找到m个一度连接点$b\_{1}$，时间复杂度O(m)，然后查看$a$和$a\_{1}$是不是在$b$和$b\_{1}$中，时间复杂度是O(m+1)，简写为O(m)。
|
|||
|
|
* 从$a$点继续推进到第二度的结点$a\_{2}$，这个时候$a$、$a\_{1}$和$a\_{2}$的并集的数量已经有1+m+m^2，而$b$和$b\_{1}$的并集数量只有1+m。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
因此，针对$b$和$b\_{1}$的集合进行循环更高效一些，时间复杂度是O(m)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
逐步递推下去，我们可以得到下面这个式子：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
O(m) + O(1) + O(m) + O(m) + O(m^2) + O(m) ... + O(m^(i/2)) + O(m^(i/2)) = O(1) + O(4m) + O(4m^2) + ... + O(3m^(i/2))
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
虽然这个式子简化后仍然为O(m^(i/2))，但是我们可以通过这些推导的步骤了解整个算法运行的过程，以及对最终复杂度的影响。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
最后比较单向广度搜索的复杂度O(m^i)和双向广度搜索的复杂度O(m^(i/2))，双向的方法更优。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
不过，上面讨论的内容，都是假设每个点的直接相连点数量都很均匀，都是m个。如果数据不是均匀的呢？你可以利用排列组合的思想，想想看各种不同的情况。我想到了三种情况。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第一种情况，我用a=b来表示，也就是前面讨论的，不管从a和b哪个点出发，每个点的直接连接数量都是相当的。这个时候的最好、最坏和平均复杂度非常接近。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第二种情况，我用a<b来表示，表示从a点出发，每个点的直接连接数量远远小于从b点出发的那些。例如，从a点出发，2度之内所有的点都只有1、2个直接相连点，而从b点出发，2度之内的大部分点都有100个以上的直接相连点。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第三种情况和第二种类似，我用a>b表示，表示从b点出发，每个点的直接连接数量远远小于从a点出发的那些。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
对于第二和第三种情况，双向搜索的最坏、最好和平均的复杂度是多少？还会是双向的方法更优吗？仔细分析一下各种情况，你就能回答第14讲的思考题了。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 案例分析二：全文搜索
|
|||
|
|
|
|||
|
|
刚才的分析中，我们已经使用了6个复杂度分析法则中的5个，不过还没涉及最后一个时空互换。这个原则有自己的特殊性，我们需要通过牺牲空间复杂度来降低时间复杂度，或者反其道行之。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
因此，在实际运用中，我们更多的是使用这个原则来指导和优化系统的设计。今天，我用搜索引擎的例子，来给你讲讲如何做到这一点。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
搜索引擎你一定用得很多了，它最基本的也最重要的功能，就是根据你输入的关键词，查找指定的数据对象。这里，我以文本搜索为例。要查找某个关键词是不是出现在一篇文章里，最基本的处理方式有两种。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第一，把全文作为一个很长的字符串，把用户输入的关键词作为一个子串，那这个搜索问题就变成了**子串匹配的问题**。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
假设字符串平均长度为n个字符，关键词平均长度为m个字符，使用最简单的暴力法，就是把代表全文的字符串的每个字符，和关键词字符串的每个字符两两相比，那么时间复杂度就是O(n\*m)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
第二，对全文进行分词，把全文切分成一个个有意义的词，那么这个搜索问题就变成了**把输入关键词和这些切分后的词进行匹配的问题**。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
拉丁文分词比较简单，基本上就是根据各种分隔符来切分。而中文分词涉及很多算法，不过这不是我们讨论的重点，我们假设无论何种语言、何种分词方法，时间复杂度都是O(n)，其中n为文章的长度。而在词的集合中查找输入的关键词，时间复杂度是O(m)，m为词集合中元素的数量。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
我们也可以先对词的集合排序，时间复杂度是O(m\*logm)，然后使用二分查找，时间复杂度都只有O(logm)。如果文章很少改变，那么全文的分词和词的排序，基本上都属于一次性的开销，对于关键词查询来说，每次的时间复杂度都只有O(logm)。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
无论使用上述哪种方法，看上去时间复杂度都不算太高，是吧？可是，别忘了，我们可是在海量的文章中查找信息，还需要考虑文章数量这个因素。假设文章数量是k，那么时间复杂度就变为O(k\*n)，或者O(k\*logm)，数量级一下子就增加了。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
为了降低搜索引擎在查询时候的时间复杂度，我们要引入倒排索引（或逆向索引），这就是典型的牺牲空间来换取时间。如果你对倒排索引的概念不熟悉，我打个比方给你解释一下。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
假设你是一个热爱读书的人，当你进入图书馆或书店的时候，怎样快速找到自己喜爱的书籍？没错，就是看书架上的标签。如果看到一个架子上标着“极客时间 - 数学专栏”，那么恭喜你，离程序员的数学书就不远了。而倒排索引做的就是“贴标签”的事情。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
为了实现倒排索引，对于每篇文章我们都要先进行分词，然后将分好的词作为该篇的标签。让我们看看下面三篇样例文章和对应的分词，也就是标签。其中，分词之后，我也做了一些标准化的处理，例如全部转成小写、去掉时态等。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
上面这个表格看上去并没有什么特别。好，体现“倒排”的时刻来了。我们转换一下，不再从文章的角度出发，而是从标签的角度出发来看问题。也就是说，从每个标签，我们能找到哪些文章？通过这样的思考，我们可以得到下面这张表。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
|
|||
|
|
你看看，有了这张表格，想知道查找某个关键词在哪些文章中出现，是不是很容易呢？整个过程就像在哈希表中查找一样，时间复杂度只有O(1)了。当然，我们所要付出的成本就是倒排索引这张表。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
假设有n个不同的单词，而每个单词所对应的文章平均数为m的话，那么这种索引的空间复杂度就是O(n\*m)。好在n和m通常不会太大，对内存和磁盘的消耗都是可以接受的。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 小结
|
|||
|
|
|
|||
|
|
这一讲，我分析了两个复杂度的案例，并在其中穿插了6个法则的运用和讲解。随着项目经验的累积，你会发现复杂度分析是个很有趣，也很有成就感的事情。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
更重要的是，它可以告诉我们哪些方法是可行的，哪些是不可行的，避免不必要的资源浪费。这里，资源浪费可能是硬件资源的浪费，也有可能是开发资源的浪费。这些法则中的数学思想并不高深，却可以帮我们有效地分析复杂度，运筹帷幄于帐中，决胜于千里之外。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 思考题
|
|||
|
|
|
|||
|
|
在你日常的工作中，有没有经历过性能分析相关的项目？如果有，你都使用了哪些方法来分析问题的症结？
|
|||
|
|
|
|||
|
|
欢迎在留言区交作业，并写下你今天的学习笔记。你可以点击“请朋友读”，把今天的内容分享给你的好友，和他一起精进。
|
|||
|
|
|