有没有O(1/n)种算法?

或者其他小于O(1)的数?


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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。

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O(1/n)并不小于O(1)这基本上意味着你拥有的数据越多,算法运行得越快。假设你有一个数组,如果它小于10100个元素就填充它,如果多于10100个元素就什么都不做。这个当然不是O(1/n),而是O(-n):)太糟糕了,O大符号不允许负数。

如果解决方案存在,它可以在常数时间=立即准备和访问。例如,如果您知道排序查询是针对倒序的,则使用LIFO数据结构。然后,假设选择了适当的模型(LIFO),数据就已经排序了。

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。

随着人口增长,哪些问题会变得更容易?一个答案是像bittorrent这样的东西,下载速度是节点数量的逆函数。与汽车加载越多速度越慢相反,像bittorrent这样的文件共享网络连接的节点越多速度就越快。

我猜小于O(1)是不可能的。算法所花费的任何时间都称为O(1)。但是对于O(1/n)下面的函数呢。(我知道这个解决方案中已经出现了许多变体,但我猜它们都有一些缺陷(不是主要的,它们很好地解释了这个概念)。这里有一个,只是为了方便讨论:

def 1_by_n(n, C = 10):   #n could be float. C could be any positive number
  if n <= 0.0:           #If input is actually 0, infinite loop.
    while True:
      sleep(1)           #or pass
    return               #This line is not needed and is unreachable
  delta = 0.0001
  itr = delta
  while delta < C/n:
    itr += delta

因此,随着n的增加,函数将花费越来越少的时间。此外,如果输入实际为0,则函数将永远返回。

有人可能会说,这将受到机器精度的限制。因此,由于c eit有一个上界,它是O(1)。但我们也可以绕过它,通过在字符串中输入n和C。加法和比较是对字符串进行的。用这个方法,我们可以把n减小到任意小。因此,即使忽略n = 0,函数的上限也是无界的。

我也相信我们不能说运行时间是O(1/n)。我们应该写成O(1 + 1/n)