algorithm - 计算鼠标与文本输入算法的 Big O 时间复杂度

Question

我正在尝试确定是使用宏打开一组带书签的链接更快还是手动打开。

手动算法:

1. 切换到或打开 Chrome。这需要多长时间取决于您打开或切换到应用程序的方式。

2. 用眼睛找到书签菜单栏。

3. 用手(鼠标/触控板)将鼠标移至书签菜单栏。这不同于用眼睛找到它。

4. 如果书签不在第一级，则找到正确的根父文件夹。这里的问题是您可能不记得它，需要四处看看。

5. 用鼠标选择正确的根父文件夹。

6. 用眼睛找到 X 个正确的子父文件夹。相同的 问题如#4。

7. 用鼠标选择 X 个正确的父文件夹。

8. 右键单击所需的组文件夹

9. 查看有关如何打开书签的 3 个选项{相同 窗口、新窗口、隐身窗口}。

10. 当然要动脑子从 3 个选项中选择，哈哈。

11. 用鼠标做出与您的选择相对应的选择。

这就是第一个算法。也许可以根据上下文以某种方式减少它。

宏算法:

1. 点击您选择的键盘快捷键触发器
2. 键入唯一标识的最少字符数 书签组。当然你要记住组名。
3. 点击回车

实际算法可以在这里找到:https://forum.keyboardmaestro.com/t/how-to-create-a-macro-to-open-a-group-of-tabs-in-a-browser/7447/7 )

我显然有偏见，因为我创建了宏，但我正在寻找一些技术评估来证明一个比另一个更快。

更新
我知道这不是一个突出的计算问题，所以请做出并列出假设以使其成为现实。

例如，手动步骤 #3，移动鼠标，涉及 X 和 Y 坐标，那么这不是指数级的吗？

此外，手动步骤 4-8 涉及导航层次结构，这类似于导航树结构。

Answer 1

大 O 表示法用于具有可变大小(通常用 N 表示)的问题，并且重要的是

• 使得 N 足够大(通常是几千或几百万而不是几百)

• 不说明实际成本，只说明它们如何随 N 增长。

例如，知道 Quicksort 是 O(N Log N) 和 BubbleSort 是 O(N²)，但您无法判断 N = 10 时哪一个最快。一点也不。 (顺便说一下，很可能在某些情况下最快，而在其他情况下最慢。)

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说 O(N Log N) 比 O(N²) 快是一种幼稚且错误的说法。对于小 N，大 O 表示法完全没用。

对于您的问题，您可以做的是建立精确的复杂度公式(详细说明操作计数并为它们分配真实的持续时间)。这可能很困难，但更容易对一些代表性案例进行基准测试。