这篇文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的大 O 复杂度。我之前在参加面试前,经常需要花费很多时间从互联网上查找各种搜索和排序算法的优劣,以便我在面试时不会被问住。最近这几年,我面试了几家硅谷的初创企业和一些更大一些的公司,如 Yahoo、eBay、LinkedIn 和 Google,每次我都需要准备这个,我就在问自己,“为什么没有人创建一个漂亮的大 O 速查表呢?”所以,为了节省大家的时间,我就创建了这个,希望你喜欢!
高效生活的101条法则
微软希望Windows Update能够管理所有应用程序
对 Rust 10 年的押注以及我对未来的期待
苹果: 密码监控服务从 Java 迁移到 Swift
关于 JavaScript "工作证明(proof of work) "防抓取系统的思考
关于程序员过时的传说
这是 JavaScript 吗?
为什么DeepSeek在规模化部署时成本低廉,但在本地运行时却成本高昂?
为什么 2025/05/28 和 2025-05-28 在 JavaScript 中是不同的日子?
为什么原始的Macintosh屏幕分辨率是512×342,而不是人们可能预期的512×384