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干货 | Taro性能优化之复杂列表

一、背景 随着项目的不断迭代,规模日益增大,而基于Taro3的运行时弊端也日渐凸显,尤其在复杂列表页面上表现欠佳,极度影响用户体验。...本文将以复杂列表的性能优化为主旨,尝试建立检测指标,了解性能瓶颈,通过预加载、缓存、优化组件层级、优化数据结构等多种方式,实验后提供一些技术方案的建议,希望可以给大家带来一些思路。...于是我们在在跳转前,使用Taro.preload预先加载复杂列表的请求: // Page A const query = new Query({ // ... }) Taro.preload...滑动速度过快会出现白屏(速度越快白屏时间越久,下方左图): 虚拟列表的原理就是利用空的View去占位,当快速回滚的时候,渲染的时候当节点过于复杂,特别是酒店带有图片,渲染就会变慢,导致白屏,我们进行了三种方案的尝试...render 方法的返回结果一致则返回 true, 否则返回 false */} export default React.memo(MyComponent, areEqual); 四、总结 本次复杂列表的性能优化我们前后经历较久

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Python列表字典操作 时间复杂

Python 列表/字典操作时间复杂度 #1 环境 Python3.7.3 #2 List 操作 操作说明 时间复杂度 index(value) 查找list某个元素的索引 O(1) a = index...pop() 队尾删除 O(1) pop(index) 根据索引删除某个元素 O(n) insert(index, value) 根据索引插入某个元素 O(n) iterration search(in) 列表搜索...slice [x:y] 切片, 获取x, y为O(1), 获取x,y 中间的值为O(k) O(k) del slice [x:y] 删除切片,删除切片后数据需要重新移动/合并 O(n) reverse 列表反转...O(n) sort 排序 O(nlogn) #3 Dict 操作 操作说明 时间复杂度 copy 复制 O(n) get(value) 获取 O(1) set(value) 修改 O(1) delete...键必须不可变,所以可以用数字,字符串或元组充当,所以用列表就不行。 dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的!这和list不一样。

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列表:创建列表

列表是Tcl语言中最重要的一种数据结构。什么是列表列表是元素的有序集合,各个元素可以包含任何字符串,例如空格,反斜杠,换行符等。...01 直接利用花括号{}创建 如图1所示,通过花括号的方式创建列表赋给变量a,列表长度为3(可通过llength查询列表长度,后续会介绍) ?...创建与图1相同的列表,采用list命令如图2所示。 ? 03 通过concat命令创建列表 concat的参数可以是任意多个列表,从而实现列表的拼接。...如图3所示,利用concat命令将图1的列表a与图2的列表b拼接为新的列表赋给c。图4显示了concat拼接3个列表,其中第一个列表是空列表。 ? ?...05 创建空列表 所谓空列表是指该列表是存在的,但不包含任何值。通常创建空列表用于列表初始化。可通过{}直接创建空列表,也可通过list命令创建空列表。 ?

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Python要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素实例

题目就是要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素 如果没有复杂度的限制很简单。。。...加了O(n)复杂度确实有点蒙 虽然当时面试官说思路对了,但是还是没搞出来,最后面试官提示用快排的思想 主要还是设立一个flag,列表中小于flag的组成左列表,大于等于flag的组成右列表,主要是不需要在对两侧列表在进行排序了...,只需要生成左右列表就行,所以可以实现复杂度O(n)。...实际结果自然是n(1+1/2+1/4+1/8+….1/2ⁿ)=2n,复杂度自然就是O(n)了 最后实现代码如下: #给定一个无序列表,求出第K大的元素,要求复杂度O(n) def find_k(test_list...以上这篇Python要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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【时间复杂度空间复杂度】

时间复杂度空间复杂度 0.数据结构介绍及磁盘特点 0.1 数据结构和数据库的区别 0.2 磁盘特点 1....时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 2.2 大O的渐进表示法 2.3 常见时间复杂度计算举例 3. 空间复杂度 4. 常见复杂度对比 5....因此衡量一个算法的好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量的,即时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢,而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。...时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间,因为这个也没太大意义,所以空间复杂度算的是变量的个数。 空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似,也使用大O渐进表示法。

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如何使用散列表实现一个O(1)时间复杂度的LRU缓存算法

1.散列表 什么是散列表呢?我举这样一个例子,记得小时候家里只有一个座机,但是这个座机不能存电话号码,于是只能将要联系的人的电话号码写在一个本子上。时间久了本子上的电话号码越来越多。...2.散列冲突 首先散列表是作用于数组上的,因为数组支持随机访问,所以能够达到O(1)的时间复杂度,而散列表本身就是要达到O(1)的时间复杂度,可是如果散列冲突了怎么办呢?...实际上我们可以有很多种解法来实现LRU缓存,但是题目中要达到时间复杂度为O(1),如果使用链表或者数组都是不能实现的,这个时候就可以使用散列表了,每次get的时候如果存在此数据,那么我们就将它移动到链表的尾部...,这样在淘汰时我们只需要删除链表的首地址就行了,而链表的删除操作时间复杂度也是O(1)的,所以采用散列表加链表就可以实现。...使用自定义散列表和自定义链表的方案比较复杂实现图如下。 ?

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数据结构与算法 1-7 Python列表与字典操作的时间复杂

并返回该元素的值,时间复杂度为O(n),如果将i设置为n(list列表元素的个数),相当于pop()移除list列表最后一个元素,此时时间复杂度应该是O(1)而不是O(n)。...; iteration迭代list元素,时间复杂度为O(n),也就是遍历list列表中的每一个元素; contains(in)使用in操作符判断元素是否在list列表当中,时间复杂度为O(n),需要遍历一遍...,时间复杂度为O(k),把第二个list列表中的元素补充到第一个list列表中,此时的k是第二个列表中元素的个数,往队尾添加一个元素的时间复杂度为O(k),因此将第二个列表中的k个元素添加列表尾部的操作时间复杂度为...O(k); sort是对列表中的元素进行排序,此时的时间复杂度为O(nlog n),当然这和list封装使用的排序算法有关; nultiply列表相乘的操作,时间复杂度为O(nk),n为列表中元素的个数...in)使用in操作符判断元素是否在list列表当中,时间复杂度为O(n),需要遍历一遍list列表才能知道; 二 dict内置操作的时间复杂度 copy操作时间复杂度为O(n),把字典中的所有元素都生成一份

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【HTML】HTML 列表 ( 无序列表 | 有序列表 | 自定义列表 )

文章目录 一、HTML 列表 二、无序列表 三、有序列表 四、自定义列表 一、HTML 列表 ---- 列表 是 装载 结构 , 样式 一致的 文字 或 图表 的容器 ; 列表 由于其 整齐 , 整洁...自定义列表 二、无序列表 ---- 无序列表 外层标签 是 标签 , 内层的 列表项 是 标签 , 内部的 列表项 是没有顺序的 , 都是并列关系 ; 无序列表项1 无序列表项2 无序列表项3 无序列表标签注意事项 : 标签 中只能使用... 标签 , 不允许使用其它标签 ; 标签 相当于一个容器 , 不只是能放文字 , 还可以放复杂的布局 , 容纳几十上百个元素 ; 标签 中的...> 三、有序列表 ---- 有序列表 中 的 列表项 会按照一定的顺序进行排列 , 其与 无序列表 的区别是 外层使用的是 标签 ; <!

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列表

主要是列表的学习: # 编写日期:2021/1/13 20:31 #主要是对列表的复习 ##列表的创建 lst1=['hello','world',98,'hello'] lst=list(['hello...','world',98,'hello']) ##列表的增加append lst1.append('hello')#直接在后面添加一个元素,不能够添加两个元素 print(lst1) ##列表的增加extend...lst1.extend(lst)#在末尾添加至少一个元素,也可以是一个列表,可以进行两个数列的合并 print() print(lst1) ##列表的添加insert lst1.insert(1,30...print(lst) lst[1:3]=[300,400,500,600]#和之前的一样对起始位置进行操作,但是不对结束位置进行操作 print('第二次修改') print(lst) #clear 对列表进行清空处理但是还是存在列表输出时为空...#del 删除列表处理,在输出列表会报错直接找不到列表 #对列表进行排序操作 #通常使用sort 和sorted进行排序 #sort lst=[10,40,30,20,50] lst.sort(reverse

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【算法】复杂度理论 ( 时间复杂度 )

文章目录 一、复杂度理论 二、时间复杂度 1、P 与 NP 问题 2、O 表示的复杂度情况 3、时间复杂度取值规则 4、时间复杂度对比 一、复杂度理论 ---- 时间复杂度 : 描述一个算法执行的大概效率...使用 蛮力算法 , 编程复杂度很低 , 很容易看懂 , 但是其时间复杂度是 O(m \times n) ; 如果使用 Rabin-Karp 算法 , 时间复杂度是 O(m + n) , 但是编程复杂度很高..., 也是很难理解的 ; 一般 蛮力算法 时间复杂度 很高 , 但是 编程复杂度 和 思维复杂度 很低 , 代码容易理解 ; 如果对 时间复杂度 要求很高 , 如必须达到 O(n) 或 O(n^...等 ; 2、O 表示的复杂度情况 O 表示算法在 最坏的情况下的时间复杂度 ; 一般情况下 , 算法的时间复杂度都以最坏情况的时间复杂度为准 ; 但是也有特例 , 快速排序的最坏情况下 , 时间复杂度是...O(n^2) , 这个时间复杂度几乎不会遇到 , 一般情况下描述快速排序的时间复杂度时 , 使用 平均时间复杂度 O(n \log n) ; 3、时间复杂度取值规则 只考虑最高次项 : 时间复杂度描述中

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时间复杂度和空间复杂

1 时间复杂度 01 时间复杂度定义 在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。...算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,基座T(n)=O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进算法时间复杂度,简称为时间复杂度。...所以我们可以总结得出,循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。 那么下面这个循环嵌套,它的时间复杂度是多少呢?...比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了,因为每次递归都要存储返回信息。...当不用限定词地使用"复杂度'时,通常都是指时间复杂度。

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时间复杂度与空间复杂

时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用「空间复杂度」来描述。...记作 T(n)= O( f(n) ),称O( f(n) ) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 T(n) 不同,但时间复杂度可能相同。...阶乘阶 旅行商问题 说明:常见的时间复杂度有小到大依次排序,随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低 1....常数阶 O(1) 无论代码执行了多少行,只要是没有循环等复杂结构,那这个代码的时间复杂度就都是O(1)。 2....立方阶 O(n^3) 3次n循环 7. k 次方阶 O(n^k) k次n循环 3 空间复杂度 类似于时间复杂度的讨论,一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所耗费的存储空间

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漫谈时间复杂度空间复杂

复杂度,有多复杂。。。我们生来就是为了和各种复杂度作斗争,太简单的没挑战,太复杂的玩不动。。。所以简单就是美,能将复杂的东西进行简单化,也是相当不错的。 花了几个小时,沉迷到理论之中。。。...空间复杂度,就是运行一次的过程中,占用的存储空间的大小度量,例如在进行一个list操作的时候,那么空间复杂度为O(1),当在进行修改删除操作的时候,可能需要新建一个新的存储空间来存储新的队列,从而空间复杂度为...空间复杂度和时间复杂度,可以作为选择数据类型的评判标准之一。...对于一种数据结构来说,有各种各样的时间复杂度,对于python的list实现,当你查询一个元素的时候,时间复杂度是O(1),常量时间;但是当你进行加入元素,删除元素的时候,时间复杂度是O(N),对于特例在尾部增加和删除的操作来说...,时间复杂度又是O(1)。

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时间复杂度与空间复杂

一、时间复杂度 1.概念 即时间复杂度计算的是执行次数 2.大O的渐进表示法 1.用常数1取代时间中的所有加法常数 2.在修改后的运行次数函数中,只保留最高项 3.如果最高项存在而且不是1,则去除与这个项目相乘的常数...N:factorial(N-1)*N; } 假设为3时得递归展开图 可以看出当N为3时 ,一共递归了3次,每次递归函数调用一次 即时间复杂度为O(N) 二、空间复杂度 1.概念 即创建变量的个数...2.用法 void bubblesort(int *a,int n)//冒泡排序 的bubblesort的空间复杂度 { assert(a); for(size_t end=n;end>0;end...{ swap(&a[i-1],&a[i]); exchange=1; } } if(exchange==0) break; } } 这里的空间复杂度为...++) { fibary[i]=fibary[i-1]+fibary[i-2]; } return fibary; } 这道题因为malloc动态开辟了n+1个空间 所以空间复杂度为

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时间复杂度与空间复杂

它表示随着问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度,其中f(n)是问题规模n的某个函数。...,随着输入规模的增大,时间成本会急剧增大,所以,我们的算法,尽可能的追求的是O(1),O(logn),O(n),O(nlogn)这几种时间复杂度,而如果发现算法的时间复杂度为平方阶、立方阶或者更复杂的,...函数调用的时间复杂度分析 之前,我们分析的都是单个函数内,算法代码的时间复杂度,接下来我们分析函数调用过程中时间复杂度。...我么可以用算法的空间复杂度来描述算法对内存的占用。...由于现在的计算机设备内存一般都比较大,基本上个人计算机都是4G起步,大的可以达到32G,所以内存占用一般情况下并不是我们算法的瓶颈,普通情况下直接说复杂度,默认为算法的时间复杂度。

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