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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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
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大多数Jon Bentley的书(例如Programming Pearls)都以一种非常实用的方式涵盖了这些内容。他的这次演讲中就包括了一个这样的快排分析。
虽然与这个问题并不完全相关，但Knuth提出了一个有趣的想法:在高中微积分课上教授Big-O符号，尽管我觉得这个想法相当古怪。
一种思考的方式是:
O(N²)意味着对于每个元素，你都要对其他元素做一些事情，比如比较它们。冒泡排序就是一个例子。
O(N log N)意味着对于每个元素，你只需要看log N个元素。这通常是因为你知道一些元素，可以让你做出有效的选择。最有效的排序就是一个例子，比如归并排序。
O(N!)表示对N个元素的所有可能排列进行处理。旅行推销员就是一个例子，那里有N!访问节点的方法，暴力解决方案是查看每一种可能的排列的总代价，以找到最优的一个。
big - o符号对代码的重要意义在于，当它所操作的“事物”数量增加一倍时，它将如何扩展。这里有一个具体的例子:
Big-O | computations for 10 things | computations for 100 things ---------------------------------------------------------------------- O(1) | 1 | 1 O(log(n)) | 3 | 7 O(n) | 10 | 100 O(n log(n)) | 30 | 700 O(n^2) | 100 | 10000
快速排序是O(nlog (n))而冒泡排序是O(n²)当排序10个东西时，快速排序比冒泡排序快3倍。但当对100个东西进行排序时，速度要快14倍!显然，选择最快的算法很重要。当您访问具有数百万行的数据库时，这可能意味着您的查询在0.2秒内执行，而不是花费数小时。
另一件需要考虑的事情是，糟糕的算法是摩尔定律无法帮助的事情。例如，如果你有一个O(n^3)的科学计算，它一天可以计算100个东西，处理器速度翻倍一天只能计算125个东西。然而，计算到O(n²)，你每天要做1000件事情。
澄清: 实际上，Big-O并没有说不同算法在同一特定大小点上的性能比较，而是说同一算法在不同大小点上的性能比较:
computations computations computations Big-O | for 10 things | for 100 things | for 1000 things ---------------------------------------------------------------------- O(1) | 1 | 1 | 1 O(log(n)) | 1 | 3 | 7 O(n) | 1 | 10 | 100 O(n log(n)) | 1 | 33 | 664 O(n^2) | 1 | 100 | 10000
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
不，O(n)算法并不意味着它将对每个元素执行操作。大o符号给了你一种方法来谈论你的算法的“速度”独立于你的实际机器。
O(n)表示算法花费的时间随着输入的增加而线性增长。O(n²)意味着你的算法花费的时间是你输入的平方。等等。
