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)

好吧，我想了一下，也许有一个算法可以遵循这个一般形式:

你需要计算一个1000节点图的旅行商问题，但是，你也有一个你不能访问的节点列表。随着不可访问节点列表的增加，问题变得更容易解决。

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。

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。

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