time complexity using go

codes/go/chapter_computational_complexity/time_complexity/time_complexity.go

@@ -0,0 +1,127 @@
+package time_complexity
+
+/* 常数阶 */
+func constant(n int) int {
+	count := 0
+	size := 100000
+	for i := 0; i < size; i++ {
+		count++
+	}
+	return count
+}
+
+/* 线性阶 */
+func linear(n int) int {
+	count := 0
+	for i := 0; i < n; i++ {
+		count++
+	}
+	return count
+}
+
+/* 线性阶（遍历数组） */
+func arrayTraversal(nums []int) int {
+	count := 0
+	// 循环次数与数组长度成正比
+	for range nums {
+		count++
+	}
+	return count
+}
+
+/* 平方阶 */
+func quadratic(n int) int {
+	count := 0
+	// 循环次数与数组长度成平方关系
+	for i := 0; i < n; i++ {
+		for j := 0; j < n; j++ {
+			count++
+		}
+	}
+	return count
+}
+
+/* 平方阶（冒泡排序） */
+func bubbleSort(nums []int) int {
+	count := 0 // 计数器
+	// 外循环：待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1
+	for i := len(nums) - 1; i > 0; i-- {
+		// 内循环：冒泡操作
+		for j := 0; j < i; j++ {
+			if nums[j] > nums[j+1] {
+				// 交换 nums[j] 与 nums[j + 1]
+				tmp := nums[j]
+				nums[j] = nums[j+1]
+				nums[j+1] = tmp
+				count += 3 // 元素交换包含 3 个单元操作
+			}
+		}
+	}
+	return count
+}
+
+/* 指数阶（循环实现）*/
+func exponential(n int) int {
+	count, base := 0, 1
+	// cell 每轮一分为二，形成数列 1, 2, 4, 8, ..., 2^(n-1)
+	for i := 0; i < n; i++ {
+		for j := 0; j < base; j++ {
+			count++
+		}
+		base *= 2
+	}
+	// count = 1 + 2 + 4 + 8 + .. + 2^(n-1) = 2^n - 1
+	return count
+}
+
+/* 指数阶（递归实现）*/
+func expRecur(n int) int {
+	if n == 1 {
+		return 1
+	}
+	return expRecur(n-1) + expRecur(n-1) + 1
+}
+
+/* 对数阶（循环实现）*/
+func logarithmic(n float64) int {
+	count := 0
+	for n > 1 {
+		n = n / 2
+		count++
+	}
+	return count
+}
+
+/* 对数阶（递归实现）*/
+func logRecur(n float64) int {
+	if n <= 1 {
+		return 0
+	}
+	return logRecur(n/2) + 1
+}
+
+/* 线性对数阶 */
+func linearLogRecur(n float64) int {
+	if n <= 1 {
+		return 1
+	}
+	count := linearLogRecur(n/2) +
+		linearLogRecur(n/2)
+	for i := 0.0; i < n; i++ {
+		count++
+	}
+	return count
+}
+
+/* 阶乘阶（递归实现） */
+func factorialRecur(n int) int {
+	if n == 0 {
+		return 1
+	}
+	count := 0
+	// 从 1 个分裂出 n 个
+	for i := 0; i < n; i++ {
+		count += factorialRecur(n - 1)
+	}
+	return count
+}

codes/go/chapter_computational_complexity/time_complexity/time_complexity_test.go

@@ -0,0 +1,44 @@
+package time_complexity
+
+import (
+	"fmt"
+	"testing"
+)
+
+func TestTimeComplexity(t *testing.T) {
+	n := 8
+	fmt.Println("输入数据大小 n =", n)
+
+	count := constant(n)
+	fmt.Println("常数阶的计算操作数量 =", count)
+
+	count = linear(n)
+	fmt.Println("线性阶的计算操作数量 =", count)
+	count = arrayTraversal(make([]int, n))
+	fmt.Println("线性阶（遍历数组）的计算操作数量 =", count)
+
+	count = quadratic(n)
+	fmt.Println("平方阶的计算操作数量 =", count)
+	nums := make([]int, n)
+	for i := 0; i < n; i++ {
+		nums[i] = n - i
+	}
+	count = bubbleSort(nums)
+	fmt.Println("平方阶（冒泡排序）的计算操作数量 =", count)
+
+	count = exponential(n)
+	fmt.Println("指数阶（循环实现）的计算操作数量 =", count)
+	count = expRecur(n)
+	fmt.Println("指数阶（递归实现）的计算操作数量 =", count)
+
+	count = logarithmic(float64(n))
+	fmt.Println("对数阶（循环实现）的计算操作数量 =", count)
+	count = logRecur(float64(n))
+	fmt.Println("对数阶（递归实现）的计算操作数量 =", count)
+
+	count = linearLogRecur(float64(n))
+	fmt.Println("线性对数阶（递归实现）的计算操作数量 =", count)
+
+	count = factorialRecur(n)
+	fmt.Println("阶乘阶（递归实现）的计算操作数量 =", count)
+}