Big O記法を理解する:実践的なガイド

この記事は、アルゴリズムのパフォーマンスを記述する方法であるBig O記法について、明確で簡潔な説明を提供します。JavaScriptの`sum`関数を例に、O(1)の定数時間、O(log n)の対数時間、O(n)の線形時間、O(n^2)の2乗時間の違いを比較します。バブルソートやバイナリサーチなど、さまざまなアルゴリズムの計算量を視覚化し、コード例で示します。また、ループ内でindexOf関数を避けることや、キャッシングを利用して冗長な計算を減らすことなど、コードのパフォーマンスを向上させるテクニックについても探求します。最後に、理論的な結果を盲目的に信じることを警告し、経験的なテストの重要性を強調します。
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