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?
当前回答
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。
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Big-O背后的“直觉
想象一下，当x趋于无穷时，x上的两个函数f(x)和g(x)之间的“竞争”。
现在，如果从某一点开始(某个x点)，一个函数的值总是比另一个高，那么我们称这个函数比另一个“快”。
例如，对于每x > 100，你看到f(x) > g(x)，那么f(x)比g(x)“快”。
在这种情况下，我们可以说g(x) = O(f(x))F (x)对g(x)提出了某种“速度限制”，因为最终它超过了它，并将其永远甩在后面。
这并不完全是大o符号的定义，它还指出，对于某个常数C, f(x)只需要大于C*g(x)(这只是另一种说法，你不能通过将g(x)乘以常数因子来帮助g(x)赢得竞争- f(x)最终总是会赢)。正式的定义也使用绝对值。但我希望我能让它更直观。
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
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。
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。
有人必须吸可卡因才能写出O(x!)吗?
不用，用Prolog就行。如果您在Prolog中编写排序算法，只需描述每个元素都应该比前一个元素大，并让回溯为您进行排序，那么它将是O(x!)也称为“排列排序”。
