有次线性算法。事实上，Bayer-Moore搜索算法就是一个很好的例子。

我不知道算法，但复杂度小于O(1)出现在随机算法中。实际上，o(1)(小o)小于o(1)这种复杂性通常出现在随机算法中。例如，如你所说，当某个事件的概率为1/n阶时，他们用o(1)表示。或者当他们想说某件事发生的概率很高时(例如1 - 1/n)，他们用1 - o(1)表示。

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。

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!

这个问题并不像有些人认为的那样愚蠢。至少在理论上，当我们采用大O符号的数学定义时，像O(1/n)这样的东西是完全合理的:

现在你可以很容易地用g(x)代替1/x……很明显，上面的定义对于某个f仍然成立。

为了估计渐近运行时增长的目的，这是不太可行的……一个有意义的算法不能随着输入的增长而变得更快。当然，你可以构造一个任意的算法来实现这一点，例如下面这个:

def get_faster(list):
    how_long = (1 / len(list)) * 100000
    sleep(how_long)

显然，随着输入大小的增长，这个函数花费的时间更少，至少直到硬件强制的某个限制(数字的精度，睡眠可以等待的最小时间，处理参数的时间等):这个限制将是一个常数下界，因此实际上上面的函数仍然有运行时O(1)。

但实际上，在现实世界中，当输入大小增加时，运行时可能会减少(至少部分减少)。但是请注意，这些算法不会在O(1)以下表现出运行时行为。不过，它们还是很有趣的。以Horspool的非常简单的文本搜索算法为例。在这里，期望运行时将随着搜索模式长度的增加而减少(但是增加草堆长度将再次增加运行时)。