我不懂数学，但这个概念似乎是寻找一个函数，需要更少的时间，你添加更多的输入?在这种情况下，怎么样:

def f( *args ): 
  if len(args)<1:
    args[1] = 10

当添加可选的第二个参数时，此函数会更快，因为否则必须赋值它。我意识到这不是一个方程，但维基百科页面说大o通常也应用于计算系统。

这个问题并不像有些人认为的那样愚蠢。至少在理论上，当我们采用大O符号的数学定义时，像O(1/n)这样的东西是完全合理的:

现在你可以很容易地用g(x)代替1/x……很明显，上面的定义对于某个f仍然成立。

为了估计渐近运行时增长的目的，这是不太可行的……一个有意义的算法不能随着输入的增长而变得更快。当然，你可以构造一个任意的算法来实现这一点，例如下面这个:

def get_faster(list):
    how_long = (1 / len(list)) * 100000
    sleep(how_long)

显然，随着输入大小的增长，这个函数花费的时间更少，至少直到硬件强制的某个限制(数字的精度，睡眠可以等待的最小时间，处理参数的时间等):这个限制将是一个常数下界，因此实际上上面的函数仍然有运行时O(1)。

但实际上，在现实世界中，当输入大小增加时，运行时可能会减少(至少部分减少)。但是请注意，这些算法不会在O(1)以下表现出运行时行为。不过，它们还是很有趣的。以Horspool的非常简单的文本搜索算法为例。在这里，期望运行时将随着搜索模式长度的增加而减少(但是增加草堆长度将再次增加运行时)。

我不懂数学，但这个概念似乎是寻找一个函数，需要更少的时间，你添加更多的输入?在这种情况下，怎么样:

def f( *args ): 
  if len(args)<1:
    args[1] = 10

当添加可选的第二个参数时，此函数会更快，因为否则必须赋值它。我意识到这不是一个方程，但维基百科页面说大o通常也应用于计算系统。

我相信量子算法可以通过叠加“一次”进行多次计算……

我怀疑这是一个有用的答案。

没有比O(1)小的数 大o符号表示算法的最大复杂度

如果一个算法的运行时间是n³+ n²+ n + 5那么它就是O(n³) 低次在这里根本不重要，因为n ->正无穷，n^2与n^3相比是无关的

同样地，当n -> Inf时，O(1/n)与O(1)相比是不相关的，因此3 + O(1/n)将与O(1)相同，从而使O(1)的计算复杂度最小

你不能低于O(1)但是O(k) k小于N是可能的。我们称之为次线性时间算法。在某些问题中，次线性时间算法只能给出特定问题的近似解。然而，有时，一个近似解就可以了，可能是因为数据集太大了，或者计算所有数据的计算成本太高了。