我在问更多关于这对我的代码意味着什么。我能从数学上理解这些概念，只是很难理解它们在概念上的含义。例如，如果有人要对一个数据结构执行O(1)操作，我知道它必须执行的操作数量不会增长，因为有更多的项。O(n)操作意味着您将对每个元素执行一组操作。有人能帮我填一下吗?
比如O(n²)的运算会怎样? 如果一个操作是O(nlog (n))这是什么意思? 有人必须吸可卡因才能写出O(x!)吗?
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为了对被问到的问题保持真诚，我会用回答8岁孩子的方式来回答这个问题
假设一个冰淇淋小贩准备了许多不同形状的冰淇淋(比如N个)，按顺序排列。 你想吃中间的冰淇淋
情况1:只有吃完所有比它小的冰淇淋，你才能吃冰淇淋 你将不得不吃掉一半准备好的冰淇淋(输入)。答案直接取决于输入的大小 解是o(N)阶的
情况2:—你可以直接吃中间的冰淇淋
解是O(1)
情况3:只有当你吃完所有比它小的冰淇淋时，你才能吃冰淇淋，每次你吃冰淇淋时，你都允许另一个孩子(每次都是新孩子)吃掉他所有的冰淇淋 总时间为N + N + N.......(N/2)次 溶液是O(N2)
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为了对被问到的问题保持真诚，我会用回答8岁孩子的方式来回答这个问题
假设一个冰淇淋小贩准备了许多不同形状的冰淇淋(比如N个)，按顺序排列。 你想吃中间的冰淇淋
情况1:只有吃完所有比它小的冰淇淋，你才能吃冰淇淋 你将不得不吃掉一半准备好的冰淇淋(输入)。答案直接取决于输入的大小 解是o(N)阶的
情况2:—你可以直接吃中间的冰淇淋
解是O(1)
情况3:只有当你吃完所有比它小的冰淇淋时，你才能吃冰淇淋，每次你吃冰淇淋时，你都允许另一个孩子(每次都是新孩子)吃掉他所有的冰淇淋 总时间为N + N + N.......(N/2)次 溶液是O(N2)
有一件事由于某种原因还没有被提及:
当你看到像O(2^n)或O(n^3)这样的算法时，这通常意味着你将不得不接受一个不完美的问题答案，以获得可接受的性能。
在处理优化问题时，像这样的正确解决方案很常见。在合理的时间内给出一个近乎正确的答案，总比在机器腐烂成灰尘很久之后才给出一个正确答案要好。
以国际象棋为例:我不知道正确的解决方案是什么，但它可能是O(n^50)或更糟。从理论上讲，任何计算机都不可能真正计算出正确答案——即使你用宇宙中的每个粒子作为计算元素，在宇宙生命周期内尽可能短的时间内执行一项操作，你仍然会剩下很多零。(量子计算机能否解决这个问题是另一回事。)
把它想象成垂直堆叠乐高积木(n)，然后跳过它们。
O(1)表示在每一步，你什么都不做。高度保持不变。
O(n)表示在每一步，你堆叠c块，其中c1是常数。
O(n²)表示在每一步，你堆叠c2 x n个块，其中c2是一个常数，n是堆叠块的数量。
O(nlogn)表示在每一步，你堆叠c3 x n x logn个块，其中c3是一个常数，n是堆叠块的数量。
假设你有一台可以解决一定规模问题的计算机。现在想象一下，我们可以将性能提高几倍。每加倍一次，我们能解决多大的问题?
如果我们能解决一个两倍大的问题，那就是O(n)
如果我们有一个非1的乘数，那就是某种多项式复杂度。例如，如果每加倍一次，问题的规模就会增加约40%，即O(n²)，而约30%则是O(n³)。
如果我们只是增加问题的规模，它是指数级的，甚至更糟。例如，如果每翻一倍意味着我们可以解决一个大1的问题，它就是O(2^n)。(这就是为什么使用合理大小的密钥实际上不可能强制使用密码密钥:128位密钥需要的处理量大约是64位密钥的16万亿倍。)
告诉你8年前的log(n)意味着你必须把一个长度为nlog的东西切成两半的次数，让它变成大小为n=1:p
O(nlogn)通常是排序 O(n²)通常是比较所有元素对
