Java 为什么StringBuilder.append的时间复杂度为O（1）
通过摊销分析，我们知道使用Java 为什么StringBuilder.append的时间复杂度为O（1）,java,stringbuilder,Java,Stringbuilder,通过摊销分析，我们知道使用StringBuilder#append方法插入N需要O（N）时间。但这是我迷路的地方。考虑下面的代码：输入字符串是用户的输入字符串。 for (int i = 0; i < N; i++) { s.append(inputString); // where s is an empty StringBuilder object at the beginning // and inputString is the string that is
StringBuilder#appendNO（N）for (int i = 0; i < N; i++) {
s.append(inputString);
// where s is an empty StringBuilder object at the beginning
// and inputString is the string that is taken from the user
}
for（int i=0；iappend（）StringBuilderNO（inputString.length*N）O（1）为什么我们认为AppEnter（）需要O（1）时间复杂度，而它应该被视为O（输入字符串？长度）？< /P> 追加单个字符时为O（1）。StringBuilder就像ArrayList。附加单个项目时，成本为O（1）。追加字符串类似于调用addAll（）——成本与字符串的长度/添加的项目数成比例
看来你对一切都理解正确。问题在于，人们在讨论Big-O性能时往往草率行事。这是地方病 复杂性分析更像是一门艺术。如果输入字符串长度是输入数据中的可变因子，并且可以无限大，那么您应该将其考虑在内。如果您所陈述的问题/算法给出了输入字符串长度的上限，那么它是一个常数因子。但请注意，真正的机器几乎总是有长度限制，因为存储不是无限的——Java将字符串限制为2^31-1个字符，所以从技术上讲，它总是O（1）。这取决于你想从哪个角度来分析你的算法。@ErwinBolwidt每一个计算机系统都是有限的。在复杂度分析中，我们不承认这一点，因为它使每个算法都成为O（1）。提起这件事会分散注意力。@JohnKugelman不，这不是在转移注意力。这是最基本的。没有进一步限定的Big-O是指N趋于无穷大。如果N不是无穷大，它是一个常数因子。在实际应用中，常数因子是否足够接近无穷大是很重要的。如果一个CPU可以做一个最大可能的数据长度的内存拷贝，而不是做一个固定的时间操作，那么你应该考虑O（1）。如果差异大得多，你应该考虑O（n）。然而，这里更重要的是，问题是否限制了输入的长度。您说过字符串的最大长度是2^31-1，所以从技术上讲，O（n）字符串算法是O（1）。这个问题没有提到对
inputString