大家好！昨天我与一位朋友聊天，他正在准备编程面试，并试图学习一些算法基础知识。
我们聊到了 二次时间 与 线性时间 算法的话题，我认为在这里写这篇文章会很有趣，因为避免二次时间算法不仅在面试中很重要——有时在现实生活中了解一下也是很好的！后面我会快速解释一下什么是“二次时间算法” :)
以下是我们将要讨论的 3 件事：
- 二次时间函数比线性时间函数慢得非常非常多
- 有时可以通过使用 hashmap 把二次算法变成线性算法
- 这是因为 hashmap 查找非常快（即时查询！）
我会尽量避免使用数学术语，重点关注真实的代码示例以及它们到底有多快/多慢。
目标问题：取两个列表的交集
我们来讨论一个简单的面试式问题：获取 2 个数字列表的交集。 例如，intersect([1,2,3], [2,4,5]) 应该返回 [2]。
这个问题也是有些现实应用的——你可以假设有一个真实程序，其需求正是取两个 ID 列表的交集。
“显而易见”的解决方案：
我们来写一些获取 2 个列表交集的代码。下面是一个实现此需求的程序，命名为 quadratic.py。
import sys
# 实际运行的代码
def intersection(list1, list2):
result = []
for x in list1:
for y in list2:
if x == y:
result.append(y)
return result
# 一些样板，便于我们从命令行运行程序，处理不同大小的列表
def run(n):
# 定义两个有 n+1 个元素的列表
list1 = list(range(3, n)) + [2]
list2 = list(range(n+1, 2*n)) + [2]
# 取其交集并输出结果
print(list(intersection(list1, list2)))
# 使用第一个命令行参数作为输入，运行程序
run(int(sys.argv[1]))
程序名为 quadratic.py（LCTT 译注：“quadratic”意为“二次方的”）的原因是：如果 list1 和 list2 的大小为 n，那么内层循环（if x == y）会运行 n^2 次。在数学中，像 x^2 这样的函数就称为“二次”函数。
quadratic.py 有多慢？
用一些不同长度的列表来运行这个程序，两个列表的交集总是相同的：[2]。
$ time python3 quadratic.py 10
[2]
real 0m0.037s
$ time python3 quadratic.py 100
[2]
real 0m0.053s
$ time python3 quadratic.py 1000
[2]
real 0m0.051s
$ time python3 quadratic.py 10000 # 10,000
[2]
real 0m1.661s
到目前为止，一切都还不错——程序仍然只花费不到 2 秒的时间。
然后运行该程序处理两个包含 100,000 个元素的列表，我不得不等待了很长时间。结果如下：
$ time python3 quadratic.py 100000 # 100,000
[2]
real 2m41.059s
这可以说相当慢了！总共花费了 160 秒，几乎是在 10,000 个元素上运行时（1.6 秒）的 100 倍。所以我们可以看到，在某个点之后，每次我们将列表扩大 10 倍，程序运行的时间就会增加大约 100 倍。
我没有尝试在 1,000,000 个元素上运行这个程序，因为我知道它会花费又 100 倍的时间——可能大约需要 3 个小时。我没时间这样做！
你现在大概明白了为什么二次时间算法会成为一个问题——即使是这个非常简单的程序也会很快变得非常缓慢。
快速版：linear.py
好，接下来我们编写一个快速版的程序。我先给你看看程序的样子，然后再分析。
import sys
# 实际执行的算法
def intersection(list1, list2):
set1 = set(list1) # this is a hash set
result = []
for y in list2:
if y in set1:
result.append(y)
return result
# 一些样板，便于我们从命令行运行程序，处理不同大小的列表
def run(n):
# 定义两个有 n+1 个元素的列表
list1 = range(3, n) + [2]
list2 = range(n+1, 2*n) + [2]
# 输出交集结果
print(intersection(list1, list2))
run(int(sys.argv[1]))
（这不是最惯用的 Python 使用方式，但我想在尽量避免使用太多 Python 思想的前提下编写代码，以便不了解 Python 的人能够更容易理解）
这里我们做了两件与慢速版程序不同的事：
- 将
list1 转换成名为 set1 的 set 集合 - 只使用一个 for 循环而不是两个
看看 linear.py 程序有多快
在讨论 为什么 这个程序快之前，我们先在一些大型列表上运行该程序，以此证明它确实是很快的。此处演示该程序依次在大小为 10 到 10,000,000 的列表上运行的过程。（请记住，我们上一个的程序在 100,000 个元素上运行时开始变得非常非常慢）
$ time python3 linear.py 100
[2]
real 0m0.056s
$ time python3 linear.py 1000
[2]
real 0m0.036s
$ time python3 linear.py 10000 # 10,000
[2]
real 0m0.028s
$ time python3 linear.py 100000 # 100,000
[2]
real 0m0.048s <-- quadratic.py took 2 minutes in this case! we're doing it in 0.04 seconds now!!! so fast!
$ time python3 linear.py 1000000 # 1,000,000
[2]
real 0m0.178s
$ time python3 linear.py 10000000 # 10,000,000
[2]
real 0m1.560s
在极大型列表上运行 linear.py
如果我们试着在一个非常非常大的列表（100 亿 / 10,000,000,000 个元素）上运行它，那么实际上会遇到另一个问题：它足够 快 了（该列表仅比花费 4.2 秒的列表大 100 倍，因此我们大概应该能在不超过 420 秒的时间内完成），但我的计算机没有足够的内存来存储列表的所有元素，因此程序在运行结束之前崩溃了。
$ time python3 linear.py 10000000000
Traceback (most recent call last):
File "/home/bork/work/homepage/linear.py", line 18, in <module>
run(int(sys.argv[1]))
File "/home/bork/work/homepage/linear.py", line 13, in run
list1 = [1] * n + [2]
MemoryError
real 0m0.090s
user 0m0.034s
sys 0m0.018s
不过本文不讨论内存使用，所以我们可以忽略这个问题。
那么，为什么 linear.py 很快呢？
现在我将试着解释为什么 linear.py 很快。
再看一下我们的代码:
def intersection(list1, list2):
set1 = set(list1) # this is a hash set
result = []
for y in list2:
if y in set1:
result.append(y)
return result
假设 list1 和 list2 都是大约 10,000,000 个不同元素的列表，这样的元素数量可以说是很大了！
那么为什么它还能够运行得如此之快呢？因为 hashmap！！！
hashmap 查找是即时的（“常数级时间”）
我们看一下快速版程序中的 if 语句：
if y in set1:
result.append(y)
你可能会认为如果 set1 包含 1000 万个元素，那么这个查找——if y in set1 会比 set1 包含 1000 个元素时慢。但事实并非如此！无论 set1 有多大，所需时间基本是相同的（超级快）。
这是因为 set1 是一个哈希集合，它是一种只有键没有值的 hashmap（hashtable）结构。
我不准备在本文中解释 为什么 hashmap 查找是即时的，但是神奇的 Vaidehi Joshi 的 basecs 系列中有关于 hash table 和 hash 函数 的解释，其中讨论了 hashmap 即时查找的原因。
不经意的二次方：现实中的二次算法！
二次时间算法真的很慢，我们看到的的这个问题实际上在现实中也会遇到——Nelson Elhage 有一个很棒的博客，名为 不经意的二次方，其中有关于不经意以二次时间算法运行代码导致性能问题的故事。
二次时间算法可能会“偷袭”你
关于二次时间算法的奇怪之处在于，当你在少量元素（如 1000）上运行它们时，它看起来并没有那么糟糕！没那么慢！但是如果你给它 1,000,000 个元素，它真的会花费几个小时去运行。
所以我认为它还是值得深入了解的，这样你就可以避免无意中使用二次时间算法，特别是当有一种简单的方法来编写线性时间算法（例如使用 hashmap）时。
总是让我感到一丝神奇的 hashmap
hashmap 当然不是魔法（你可以学习一下为什么 hashmap 查找是即时的！真的很酷！），但它总是让人 感觉 有点神奇，每次我在程序中使用 hashmap 来加速，都会使我感到开心 :)
via: https://jvns.ca/blog/2021/09/10/hashmaps-make-things-fast/
作者：Julia Evans 选题：lujun9972 译者：unigeorge 校对：wxy
本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
