这里有另一种方法来证明它:为了拥有一个函数，你必须调用这个函数，并且你必须返回一个答案。这需要固定的时间。即使余下的处理过程对较大的输入花费更少的时间，打印出答案(我们可以假设是单个位)至少需要常数时间。

那么这个呢:

void FindRandomInList(list l)
{
    while(1)
    {
        int rand = Random.next();
        if (l.contains(rand))
            return;
    }
}

随着列表大小的增加，程序的预期运行时间会减少。

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。

在数值分析中，近似算法在近似公差范围内应具有次常数的渐近复杂度。

class Function
{
    public double[] ApproximateSolution(double tolerance)
    {
        // if this isn't sub-constant on the parameter, it's rather useless
    }
}

如果根本不运行函数(NOOP)呢?或者使用固定值。这算吗?

inline void O0Algorithm() {}