题时能够作出专业的反应和判断，从而提升工作的整体质量。举一个简单例子，每种编程语言都内置了排序 函数： ‧ 如果我们没有学过数据结构与算法，那么给定任何数据，我们可能都塞给这个排序函数去做了。运行顺 畅、性能不错，看上去并没有什么问题。 ‧ 但如果学过算法，我们就会知道内置排序函数的时间复杂度是 ?(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意味着我们需要在各种机器上进行测试，统计 平均效率，而这是不现实的。 www.hello‑algo.com 19 ‧ 它无需实际运行代码，更加绿色节能。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。

的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。 维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.2.3 两者对比 总结以上内容，如表 2‑1 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 时间效

接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法 A 的 运行时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 18 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。 间复杂度分为最差、最佳、平均时间复 杂度，最佳时间复杂度几乎不用，因为输入数据一般需要满足严格条件才能达到最佳情况。 ‧ 平均时间复杂度反映算法在随机数据输入下的运行效率，最接近实际应用中的算法性能。计算平均时 间复杂度需要统计输入数据分布以及综合后的数学期望。 空间复杂度 ‧ 空间复杂度的作用类似于时间复杂度，用于衡量算法占用空间随数据量增长的趋势。 ‧ 算法运行过程中的相关内存空间

具有可行性，可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。 ‧ 独立于编程语言，即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快，包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 评估方式能够反映真实情况，但是也存在很大的硬伤。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 比算法 B 运行时间更短；但换到另一台配置不同的计算机中，可能会得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上展开测试，而这是不现实的。 展开完整测试非 少空间，而是给出一种“趋势性 分析”； 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端。一是独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。二是可以体现 不同数据量下的算法效率，尤其是可以反映大数据量下的算法性能。 如果感觉对复杂度分析的概念一知半解，无需担心，后续章节会展开介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可

编译器会检测是否每个模块都会在生成的JavaScript中用到。 如果一个模块标识符只在类型注解部 分使用，并且完全没有在表达式中使用时，就不会生成 require 这个模块的代码。 省略掉没有用到 的引用对性能提升是很有益的，并同时提供了选择性加载模块的能力。 这种模式的核心是 import id = require("...") 语句可以让我们访问模块导出的类型。 模块加载 器会被动态调用（通过 9提供了多项速度优化。 TypeScript在 material-ui 和 styled- components 代码包中拥有非常慢的编辑速度和编译速度。在发现了这点后，TypeScript团队集中了 精力解决性能问题。 TypeScript优化了大型联合类型、交叉类型、有条件类型和映射类型。 https://github.com/microsoft/TypeScript/pull/36576 https://github 码体验会得到提升。 你也可以适当地打开编译器选项 disableSourceOfProjectReferenceRedirect 来禁用这个引用的功能，因为在超大型项目中这个 功能可能会影响性能。 你可以 阅读这个 PR 来了解这个改动的更多细节。 一个常见且危险的错误是：忘记调用一个函数，特别是当该函数不需要参数，或者它的命名容易被误认 为是一个属性而不是函数时。 1. interface

return true; } else { return false; } x = 0; // 错误: 检测到不可及的代码. } 这个特性能捕获的一个更常见的错误是在 return 语句后添加换行: TypeScript Handbook（中文版） 163 TypeScript 1.8 function f() { return true; // Error, boolean不是number或string TypeScript Handbook（中文版） 219 TypeScript 1.3 TypeScript 1.1 改进性能 1.1版本的编译器速度比所有之前发布的版本快4倍。阅读这篇博客里的有关图表 更好的模块可见性规则 TypeScript现在只在使用 --declaration 标记时才严格强制模块里类型的可见 编译器会检测是否每个模块都会在生成的JavaScript中用到。 如果一个模块标识符 只在类型注解部分使用，并且完全没有在表达式中使用时，就不会生 成 require 这个模块的代码。 省略掉没有用到的引用对性能提升是很有益的，并 同时提供了选择性加载模块的能力。 这种模式的核心是 import id = require("...") 语句可以让我们访问模块导出 的类型。 模块加载器会被动态调用（通过