inline void O0Algorithm() {}

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
    }
}

不，这不可能:

随着n在1/n范围内趋于无穷，我们最终得到1/(无穷)，这实际上是0。

因此，问题的大-oh类将是O(0)和一个巨大的n，但更接近常数时间和一个低n。这是不明智的，因为唯一可以在比常数时间更快的时间内完成的事情是:

Void nothing() {};

甚至这也是有争议的!

只要你执行了一个命令，你至少在O(1)，所以不，我们不能有一个O(1/n)的大哦类!

这是一个简单的O(1/n)算法。它甚至做了一些有趣的事情!

function foo(list input) {
  int m;
  double output;

  m = (1/ input.size) * max_value;  
  output = 0;
  for (int i = 0; i < m; i++)
    output+= random(0,1);

  return output;
}

O(1/n) is possible as it describes how the output of a function changes given increasing size of input. If we are using the function 1/n to describe the number of instructions a function executes then there is no requirement that the function take zero instructions for any input size. Rather, it is that for every input size, n above some threshold, the number of instructions required is bounded above by a positive constant multiplied by 1/n. As there is no actual number for which 1/n is 0, and the constant is positive, then there is no reason why the function would constrained to take 0 or fewer instructions.

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。

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。