通过在Swift中使用高阶函数,这是否会影响更高效的大O时间或空间复杂性?

通过在Swift中使用高阶函数,这是否会影响更高效的大O时间或空间复杂性?,swift,big-o,higher-order-functions,Swift,Big O,Higher Order Functions,学习Swift语言中集合可用的高阶函数令人兴奋。我认为我的问题的答案是否定的,因为高阶函数似乎简化了需要为整个底层流程编写的代码。不过,我想听听社区的第二个意见,以确保使用高阶函数对时间和空间复杂性没有影响。高阶函数只是用来替换循环的包装器(并消除可变状态)当然,我们想读一段清晰明了的代码,这就是为什么在Swiftmap中可以使用高阶函数的原因执行对reserveCapacity(:)的调用,这在直接命令式模拟中经常被遗忘。重复的数组重新分配分摊了每次调用的时间复杂度(因为它增加了一个因子,例如

学习Swift语言中集合可用的高阶函数令人兴奋。我认为我的问题的答案是否定的,因为高阶函数似乎简化了需要为整个底层流程编写的代码。不过,我想听听社区的第二个意见,以确保使用高阶函数对时间和空间复杂性没有影响。高阶函数只是用来替换循环的包装器(并消除可变状态)

当然,我们想读一段清晰明了的代码,这就是为什么在Swift
map中可以使用高阶函数的原因
执行对
reserveCapacity(:)
的调用,这在直接命令式模拟中经常被遗忘。重复的数组重新分配分摊了每次调用的时间复杂度(因为它增加了一个因子,例如1.5,而所需的空间只会递增),但它仍然会增加大量开销。。。。它不会导致渐进复杂性的变化,但它仍然会对大数据量产生相当大的积极影响。对于这样的情况,渐近复杂性不是真实世界性能的良好标志。