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!

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。

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。

有次线性算法。事实上，Bayer-Moore搜索算法就是一个很好的例子。

这不可能。Big-O的定义是不大于不平等:

A(n) = O(B(n))
<=>
exists constants C and n0, C > 0, n0 > 0 such that
for all n > n0, A(n) <= C * B(n)

所以B(n)实际上是最大值，因此如果它随着n的增加而减少，估计不会改变。

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)。