猫史档案馆

效率和执行时间有关，也和问题规模有关。问题规模是指算法输入的大小、数量。比如搜索一个列表中的某一个元素，随着列表元素数量增加，程序的运行时间也会增加。脚本如下：

scratch中的列表最多200000项，所以就生成200000项。用i遍历列表，如果找到就说出并停止搜索。最极端的情况就是列表中没有findNum（我设置的1633290543761），经测试用时大约1.6秒。对于一些要求较高、比较庞大的程序，这样的速度简直是太慢了！这就是因为问题规模。有没有办法减少该算法执行的时间？使用快速排序（quickSort）和二分查找（binarySearch）即可大幅缩减执行的时间，因篇幅原因不展示脚本。

再来一个案例，判断一个数是否为质数。在kitten中实验，数值很大时kitten依然执行速度很快。用scratch尝试，执行速度超慢：

结果可能会让你大吃一惊~

执行速度超慢！分析便知，数值3000017的对称乘数是根号3000017，即√(3000017)，乘法满喵换律，那么只需测试根号3000017以内的值！

（下图节选程序，其他同上）

此时执行速度超快！这就是问题规模的影响，极大地缩减时间，提高效率。