核心思路：从时间复杂度、空间复杂度、实际硬件开销、业务操作场景这四个维度综合评估，不能只看大 O 符号，理论复杂度≠真实性能。 一、基础评价维度 1. 时间复杂度（Big‑O 理论复杂度） 只关注数据规模 n 增长时的增长趋势，忽略常数、低阶项。 常见操作：查找、插入、删除、遍历、随机访问。 表格
发布于 2026-08-21
核心思路：先分析查询模式、数据规模、更新频率，再匹配时间复杂度，同时权衡空间开销。查询常见类型：单点查询、范围查询、模糊查询、条件过滤、排序后查询、聚合查询。 时间复杂度记号说明：\(O(1)\)常数、\(O(logn)\)对数、\(O(n)\)线性、\(O(nlogn)\)线性对数 一、先梳理业务
发布于 2026-08-21
