代码随想录

程序的性能
- 时间复杂度
  - 什么是时间复杂度？
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代码块
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程序的性能

时间复杂度
空间复杂度
时间复杂度
什么是时间复杂度？
简单来说，时间复杂度是一个函数，这个函数定性地描述了算法的运行时间。

假设算法的数据规模为n，该算法的操作单元数量就是函数f(n)，随着数据规模n的增加，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，这个增长趋势就叫做算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度，时间复杂度记作O(f(n))。O表示上界，算法在最坏情况下运行时间的上界时，O就是任意数据输入的运行时间的上界。

Markdown 和快捷键全覆盖

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行内代码

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代码块

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export default class QuickSort extends Sort {
  sort(originalArray) {
    const array = [...originalArray];
    if (array.length <= 1) {
      return array;
    }
    // Init left and right arrays.
    const leftArray = [];
    const rightArray = [];
    // Take the first element of array as a pivot.
    const pivotElement = array.shift();
    const centerArray = [pivotElement];
    // Split all array elements between left, center and right arrays.
    while (array.length) {
      const currentElement = array.shift();
      // Call visiting callback.
      this.callbacks.visitingCallback(currentElement);
      if (this.comparator.equal(currentElement, pivotElement)) {
        centerArray.push(currentElement);
      } else if (this.comparator.lessThan(currentElement, pivotElement)) {
        leftArray.push(currentElement);
      } else {
        rightArray.push(currentElement);
      }
    }
    // Sort left and right arrays.
    const leftArraySorted = this.sort(leftArray);
    const rightArraySorted = this.sort(rightArray);
    return leftArraySorted.concat(centerArray, rightArraySorted);
  }
}

export default class QuickSort extends Sort {
  sort(originalArray) {
    const array = [...originalArray];
    if (array.length <= 1) {
      return array;
    }
    // Init left and right arrays.
    const leftArray = [];
    const rightArray = [];
    // Take the first element of array as a pivot.
    const pivotElement = array.shift();
    const centerArray = [pivotElement];
    // Split all array elements between left, center and right arrays.
    while (array.length) {
      const currentElement = array.shift();
      // Call visiting callback.
      this.callbacks.visitingCallback(currentElement);
      if (this.comparator.equal(currentElement, pivotElement)) {
        centerArray.push(currentElement);
      } else if (this.comparator.lessThan(currentElement, pivotElement)) {
        leftArray.push(currentElement);
      } else {
        rightArray.push(currentElement);
      }
    }
    // Sort left and right arrays.
    const leftArraySorted = this.sort(leftArray);
    const rightArraySorted = this.sort(rightArray);
    return leftArraySorted.concat(centerArray, rightArraySorted);
  }
}

export default class QuickSort extends Sort {
  sort(originalArray) {
    const array = [...originalArray];
    if (array.length <= 1) {
      return array;
    }
    // Init left and right arrays.
    const leftArray = [];
    const rightArray = [];
    // Take the first element of array as a pivot.
    const pivotElement = array.shift();
    const centerArray = [pivotElement];
    // Split all array elements between left, center and right arrays.
    while (array.length) {
      const currentElement = array.shift();
      // Call visiting callback.
      this.callbacks.visitingCallback(currentElement);
      if (this.comparator.equal(currentElement, pivotElement)) {
        centerArray.push(currentElement);
      } else if (this.comparator.lessThan(currentElement, pivotElement)) {
        leftArray.push(currentElement);
      } else {
        rightArray.push(currentElement);
      }
    }
    // Sort left and right arrays.
    const leftArraySorted = this.sort(leftArray);
    const rightArraySorted = this.sort(rightArray);
    return leftArraySorted.concat(centerArray, rightArraySorted);
  }
}