是该求和函数的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 hello‑algo.com 29 // 算法 A 的时间复杂度：常数阶 function algorithm_A(n) { console.log(0); } // 算法 B 的时间复杂度：线性阶 function algorithm_B(n) { for (let i = 0; i < n; i++) { console.log(0); } } // 算法 C 的时间复杂度：常数阶 A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为“常数 阶”。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次，算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为“线性阶”。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，虽然运行时间很长，但它与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂度和 A 相同，仍为“常数阶”。 图 2‑7

www.hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 hello‑algo.com 29 // 算法 A 的时间复杂度：常数阶 function algorithm_A(n) { console.log(0); } // 算法 B 的时间复杂度：线性阶 function algorithm_B(n) { for (let i = 0; i < n; i++) { console.log(0); } } // 算法 C 的时间复杂度：常数阶 A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为“常数 阶”。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次，算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为“线性阶”。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，虽然运行时间很长，但它与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂度和 A 相同，仍为“常数阶”。 图 2‑7

复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 hello‑algo.com 29 // 算法 A 的时间复杂度：常数阶 function algorithm_A(n) { console.log(0); } // 算法 B 的时间复杂度：线性阶 function algorithm_B(n) { for (let i = 0; i < n; i++) { console.log(0); } } // 算法 C 的时间复杂度：常数阶 A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为“常数 阶”。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次，算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为“线性阶”。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，虽然运行时间很长，但它与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂度和 A 相同，仍为“常数阶”。 图 2‑7

hello‑algo.com 19 图 2‑1 展示了该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 ，给定三个算法 函数 A、B 和 C ： // 算法 A 的时间复杂度：常数阶 function algorithm_A(n) { console.log(0); } // 算法 B 的时间复杂度：线性阶 function algorithm_B(n) { for (let i = 0; i < n; i++) { console.log(0); } } // 算法 C 的时间复杂度：常数阶 A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为“常数 阶”。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次，算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为“线性阶”。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，虽然运行时间很长，但它与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂度和 A 相同，仍为“常数阶”。 图 2‑7

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 10. 查找算法 151 10.1. 线性查找 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 10.2. 二分查找 次，算法运行时间随着 ? 增大成线性增长。此算法的时间复杂度被称为 「线性阶」。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，但运行时间仍与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂 度和 A 相同，仍为「常数阶」。 // 算法 A 时间复杂度：常数阶 function algorithm_A(n) { console.log(0); } // 算法 B 时间复杂度：线性阶 function 相比直接统计算法运行时间，时间复杂度分析的做法有什么好处呢？以及有什么不足？ 时间复杂度可以有效评估算法效率。算法 B 运行时间的增长是线性的，在 ? > 1 时慢于算法 A ，在 ? > 1000000 时慢于算法 C 。实质上，只要输入数据大小 ? 足够大，复杂度为「常数阶」的算法一定优于 「线性阶」的算法，这也正是时间增长趋势的含义。 时间复杂度的推算方法更加简便。在时间复杂度分析中，我们可以将统计「计算操作的运行时间」简化为统计

Flutter 官方提供的 --tree-shake-icons 命令选项是将业务使用到的 Icon 与 Flutter 内部维护的一个缩小版字体文件（大约 690KB）进行合并，能一定程度上减 小字体文件大小。而我们需要的是只打包业务使用的 Icon，所以我们对官方 tree- shake-icons 进行了优化，设计了 Icon 的按需打包方案： 54 > 2021年美团技术年货 组件接口维护计划，包括复用组件接口规范、组件版本管理规范、组件接口文档建设 前端 < 183 等。复用组件接口规范要求复用组件接口、参数必须严格按照规范来，如参数类型使 用基础类型、只增少减原则、接口命名清晰、参数个数限制等等，减少双端的接入组 件难度，避免参数频繁变动产生质量隐患。组件版本管理规范要求组件版本升级必须 遵循語意化 2.0，并且有相应的版本升级文档。组件接口文档建设也是很重要的一环， 检测也过了，开开心心下班了，突然一个电话打来说发 Bundle 的时候错了，有的语法 Flap 不支持，需要返工去改，此时你的内心一定会“万马 奔腾”。 所以，我们将这种暂不支持的语法提前暴露，并推荐使用什么方式代替，可以有效的减 少返工， 得到一份满足 Dart 规范和 Flap 规范的代码。同样的 Lint 检测规则后续也配 置到了 PR 阶段，如果真出现插件规则更新不及时场景，也会被拦在 PR 阶段。 244 > 美团

上面示例表明，大于2的53次方以后，多出来的有效数字（最后三位 的 111 ）都会无法保存，变成0。 根据标准，64位浮点数的指数部分的长度是11个二进制位，意味着指 数部分的最大值是2047（2的11次方减1）。也就是说，64位浮点数的 指数部分的值最大为2047，分出一半表示负数，则 JavaScript 能 够表示的数值范围为21024到2-1023（开区间），超出这个范围的数 无法表示。 其他运算符，运算顺序 运算符 运算符 - 155 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 算术运算符 算术运算符 概述 加法运算符 基本规则 对象的相加 余数运算符 自增和自减运算符 数值运算符，负数值运算符 指数运算符 赋值运算符 运算符是处理数据的基本方法，用来从现有的值得到新的值。 JavaScript 提供了多种运算符，覆盖了所有主要的运算。 JavaScript ** y 余数运算符： x % y 自增运算符： ++x 或者 x++ 算术运算符 概述 算术运算符 - 156 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 自减运算符： --x 或者 x-- 数值运算符： +x 负数值运算符： -x 减法、乘法、除法运算法比较单纯，就是执行相应的数学运算。下面介 绍其他几个算术运算符，重点是加法运算符。

对象（Object）之所以没有默认部署 Iterator 接口，是因为对象的哪个属性先遍 历，哪个属性后遍历是不确定的，需要开发者手动指定。本质上，遍历器是一种线 性处理，对于任何非线性的数据结构，部署遍历器接口，就等于部署一种线性转 换。不过，严格地说，对象部署遍历器接口并不是很必要，因为这时对象实际上被 当作 Map 结构使用，ES5 没有 Map 结构，而 ES6 原生提供了。 一个对象如果要具备可被 function odd(n) { return n != 0 && even(n - 1); } 上面代码中， even.js 里面的函数 even 有一个参数 n ，只要不等于0，就会减 去1，传入加载的 odd() 。 odd.js 也会做类似操作。 运行上面这段代码，结果如下。 $ babel-node > import * as m from './even.js';

编码）。 String 类型字符串中的每个字符都有固定的位置，首字符从位置标记 0 开始，第二个 字符在位置标记 1 处，依此类推。因此，字符串中的最后一个字符的位置标记一定是字符 串的长度减 1。 ECMAScript 语法中规定 String 类型字符串是通过双引号（"）或单引号（'）来定义声明 的，这与 Java 语言是有区别的，Java 语言必须是使用双引号（"）来定义声明字符串，而用单

n = n - 2; 6. } while 2.7 循环 - 40 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 7. x; // 2500 在循环内部变量 n 不断自减，直到变为 -1 时，不再满足 while 条件，循环退出。 最后一种循环是 do { … } while() 循环，它和 while 循环的唯一区别在于，不是在每次循环开 始的时候判断条件，而是在每次循环完成的时候判断条件：