有次线性算法。事实上，Bayer-Moore搜索算法就是一个很好的例子。

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。

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.

O(1)仅仅表示“常数时间”。

当你给循环[1]添加一个早期退出时，你(在大O符号中)把一个O(1)算法变成了O(n)算法，但使它更快。

诀窍是一般情况下，常数时间算法是最好的，线性算法比指数算法好，但对于n很小的时候，指数算法可能更快。

1:假设这个例子的列表长度是静态的

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。

有次线性算法。事实上，Bayer-Moore搜索算法就是一个很好的例子。