inline void O0Algorithm() {}

我经常用O(1/n)来描述随着输入变大而变小的概率——例如，在log2(n)次投掷中，一枚均匀硬币背面朝上的概率是O(1/n)。

正如已经指出的，除了null函数可能的例外，不可能有O(1/n)个函数，因为所花费的时间必须接近0。

当然，有一些算法，比如康拉德定义的算法，它们至少在某种意义上应该小于O(1)

def get_faster(list):
    how_long = 1/len(list)
    sleep(how_long)

If you want to investigate these algorithms, you should either define your own asymptotic measurement, or your own notion of time. For example, in the above algorithm, I could allow the use of a number of "free" operations a set amount of times. In the above algorithm, if I define t' by excluding the time for everything but the sleep, then t'=1/n, which is O(1/n). There are probably better examples, as the asymptotic behavior is trivial. In fact, I am sure that someone out there can come up with senses that give non-trivial results.

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。

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。

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。