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。

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。

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

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。

从我之前学习的大O符号来看，即使你需要1步(比如检查一个变量，做一个赋值)，那也是O(1)。

注意，O(1)和O(6)是一样的，因为“常数”并不重要。这就是为什么O(n)和O(3n)是一样的。

如果你需要1步，那就是O(1)。因为你的程序至少需要1步，所以算法的最小值是O(1)。除非我们不这样做，那么它是O(0)，对吧?如果我们做任何操作，那么它就是O(1)这是它能达到的最小值。

(如果我们选择不这样做，那么它可能成为一个禅宗或道的问题……在编程领域，O(1)仍然是最小值)。

或者这样怎么样:

程序员:老板，我找到了一个在O(1)时间内完成的方法! 老板:没必要，今天早上我们就要破产了。 程序员:哦，那么它就变成了O(0)。

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
    }
}