是的。

只有一种算法运行时为O(1/n)，即“空”算法。

对于O(1/n)的算法来说，这意味着它渐进地执行的步骤比由单个指令组成的算法少。如果对于所有n个> n0，它执行的步骤少于1步，则对于这n个，它必须完全不包含任何指令。由于检查' If n > n0'至少需要1条指令，因此对于所有n个，它必须不包含任何指令。

总结: 唯一的算法是O(1/n)是空算法，不包含任何指令。

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

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。

我看到一个算法的上限是O(1/n):

由于程序外部的原因(可能是硬件的原因，也可能是处理器中的其他核心的原因)，有大量的输入正在发生变化，你必须选择一个随机但有效的输入。

现在，如果它没有变化，你可以简单地列出一个项目列表，随机选择一个，然后得到O(1)次。然而，数据的动态性质使我们无法列出列表，您只能随机探测并测试探测的有效性。(请注意，从本质上讲，不能保证返回时答案仍然有效。这仍然是有用处的——比如游戏中的单位AI。它可以射击在扣动扳机时从视线中消失的目标。)

它的最差情况性能为无穷大，但平均情况性能随着数据空间的填满而下降。

这不可能。Big-O的定义是不大于不平等:

A(n) = O(B(n))
<=>
exists constants C and n0, C > 0, n0 > 0 such that
for all n > n0, A(n) <= C * B(n)

所以B(n)实际上是最大值，因此如果它随着n的增加而减少，估计不会改变。