Big O 표기법을 사용하여 JavaScript의 배열 및 객체 성능에 대한 심층 분석-JS 튜토리얼-php.cn

A Deep Dive into the Performance of Arrays and Objects in JavaScript Using Big O Notation

JavaScript 배열과 객체는 프로그래밍의 빵과 버터입니다. 정보를 저장, 조작 및 검색하기 위한 기본 데이터 구조를 제공합니다. 그러나 데이터가 증가함에 따라 성능 특성을 이해하는 것이 중요해졌습니다. Big O 표기법은 시간 복잡성을 분석하여 규모에 맞게 효율적인 코드를 보장하는 데 도움이 됩니다.

이 심층 가이드에서는 배열과 객체의 일반적인 작업을 살펴보고 Big O 복잡성을 분석하며 실제 사용법을 보여주는 예를 제공합니다.

빅오 표기법이란 무엇입니까?

Big O 표기법은 입력 크기가 커짐에 따라 알고리즘이나 연산의 성능이 어떻게 변하는지를 설명합니다. 주로 최악의 시나리오에 초점을 맞춰 개발자가 확장성을 평가하는 데 도움을 줍니다.

주요 복잡성 클래스

O(1): 일정한 시간, 성능은 입력 크기와 무관합니다.
O(log n): 로그 시간, 입력 크기가 절반으로 줄어들수록 성능이 향상됩니다.
O(n): 선형 시간, 성능은 입력 크기에 비례하여 증가합니다.
O(n²): 2차 시간, 입력이 크면 성능이 크게 저하됩니다.
O(2ⁿ): 기하급수적인 시간으로 대규모 데이터 세트에는 실용적이지 않습니다.

이러한 복잡성을 이해하면 데이터 구조를 선택하거나 알고리즘을 설계할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

? 더 깊이 들어가고 싶나요? JavaScript의 Big O 표기법 및 시간 복잡도 이해에 대한 이전 기사를 확인하세요. 자세히 읽기

JavaScript 배열: 작업 및 복잡성

JavaScript의 배열은 순서가 지정된 컬렉션으로, 순차 데이터에 이상적입니다. 작업에 따라 작업의 복잡성이 다릅니다.

1. 인덱스로 요소에 접근하기

작업: arr[index]
복잡성: O(1)

배열을 사용하면 인덱스를 사용하여 요소에 직접 액세스할 수 있으므로 이 작업이 일정한 시간으로 이루어집니다.

예:

const fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'];
console.log(fruits[1]); // Output: banana

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2. 요소 추가

푸시(끝에 추가): arr.push(요소)
- 복잡성: 대부분의 경우 O(1)

JavaScript 배열은 동적으로 크기를 조정하므로 추가가 효율적입니다.

Unshift(앞에 추가): arr.unshift(요소)
- 복잡성: O(n).

모든 기존 요소는 한 위치 오른쪽으로 이동합니다.

예:

const fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'];
console.log(fruits[1]); // Output: banana

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3. 요소 제거

팝(끝에서 제거): arr.pop()
- 복잡성: O(1).

요소를 이동할 필요가 없습니다.

Shift(앞에서 제거): arr.shift()
- 복잡성: O(n).

모든 요소가 첫 번째 위치를 채우기 위해 이동합니다.

예:

const numbers = [1, 2, 3];
numbers.push(4); // [1, 2, 3, 4]
numbers.unshift(0); // [0, 1, 2, 3, 4]

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4. 요소 검색

선형 검색: arr.indexOf(요소) 또는 arr.includes(요소)
- 복잡성: O(n).

최악의 경우에는 각 요소를 확인해야 합니다.

예:

const animals = ['cat', 'dog', 'fish'];
animals.pop();   // ['cat', 'dog']
animals.shift(); // ['dog']

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5. 정렬

연산: arr.sort(비교기)
- 복잡성: O(n log n).

정렬에는 비교와 부분 정렬이 포함되므로 계산 비용이 많이 듭니다.

예:

const colors = ['red', 'blue', 'green'];
console.log(colors.indexOf('green')); // 2

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JavaScript 개체: 작업 및 복잡성

객체는 빠른 조회, 삽입 및 삭제를 위해 설계된 키-값 저장소입니다. 순서가 지정되지 않아 배열과 다릅니다.

1. 속성 접근

작업: obj[키]
복잡성: O(1).

객체를 사용하면 키를 통해 속성에 직접 액세스할 수 있습니다.

예:

const numbers = [4, 2, 7, 1];
numbers.sort((a, b) => a - b); // [1, 2, 4, 7]

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2. 속성 추가 또는 업데이트

작업: obj[key] = 값
복잡성: O(1).

속성 추가 또는 업데이트가 빠릅니다.

예:

const user = { name: 'Alice', age: 25 };
console.log(user.name); // Alice

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3. 속성 제거

작업: obj 삭제[키]
복잡성: O(1).

속성을 삭제 표시하는 것이 효율적입니다.

예:

const user = {};
user.name = 'Alice'; // { name: 'Alice' }
user.age = 25;       // { name: 'Alice', age: 25 }

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4. 키 검색

작업: obj의 'key'
복잡성: O(1).

객체는 주요 조회에 최적화되어 있습니다.

예:

const user = { name: 'Alice', age: 25 };
delete user.age; // { name: 'Alice' }

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5. 속성 반복

작업: for(obj에 키 넣기)
복잡성: O(n).

각 키를 방문합니다. 여기서 n은 속성 수입니다.

예:

const fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'];
console.log(fruits[1]); // Output: banana

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JavaScript 배열 방법의 Big O

Method	Description	Time Complexity
arr[index]	Access by index	O(1)
arr.push(value)	Add element to the end	O(1)
arr.pop()	Remove element from the end	O(1)
arr.unshift(value)	Add element to the start	O(n)
arr.shift()	Remove element from the start	O(n)
arr.slice(start, end)	Create a subarray	O(n)
arr.splice(index, ...)	Add/remove elements	O(n)
arr.concat(array)	Merge two arrays	O(n)
arr.indexOf(value)	Find index of first occurrence	O(n)
arr.includes(value)	Check if value exists	O(n)
arr.sort()	Sort the array	O(n log n)
arr.reverse()	Reverse the array	O(n)
arr.forEach(callback)	Iterate over elements	O(n)
arr.map(callback)	Transform elements into a new array	O(n)
arr.filter(callback)	Filter elements into a new array	O(n)
arr.reduce(callback)	Reduce array to a single value	O(n)

JavaScript 객체 메소드의 Big O

Method	Description	Time Complexity
obj[key]	Access a property by key	O(1)
obj[key] = value	Add or update a property	O(1)
delete obj[key]	Remove a property	O(1)
'key' in obj	Check if a key exists	O(1)
Object.keys(obj)	Get all keys	O(n)
Object.values(obj)	Get all values	O(n)
Object.entries(obj)	Get all key-value pairs	O(n)
for (let key in obj)	Iterate over properties	O(n)