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.

那么这个呢:

void FindRandomInList(list l)
{
    while(1)
    {
        int rand = Random.next();
        if (l.contains(rand))
            return;
    }
}

随着列表大小的增加，程序的预期运行时间会减少。

如果不管输入数据如何，答案都是一样的，那么你就有一个O(0)算法。

或者换句话说——在提交输入数据之前，答案就已经知道了 -这个功能可以优化-所以O(0)

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。

如果解决方案存在，它可以在常数时间=立即准备和访问。例如，如果您知道排序查询是针对倒序的，则使用LIFO数据结构。然后，假设选择了适当的模型(LIFO)，数据就已经排序了。

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