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从实验中,我们知道在线购物的规模比在线下载更好,很重要的是要了解大O评级,因为它有助于分析算法的规模性和效率。

注意: 大 O 评级是算法最糟糕的场景,假设 O(1) 和 O(n) 是上面的例子最糟糕的场景。

参考: http://carlcheo.com/compsci

大 O 是一种代表任何函数的顶部界限的手段,我们通常使用它来表达一个函数的顶部界限,说明一个算法的运行时间。

Ex : f(n) = 2(n^2) +3n 是代表假设算法的运行时间的函数,Big-O 评级基本上给了这个函数的上限,即 O(n^2)。

这个评级基本上告诉我们,对于任何输入“n”的运行时间不会超过Big-O评级所表达的值。

此外,同意上述所有详细答案,希望这有助于!!!

要做一个字面类似,你不关心跑者能跑到100米,甚至跑到5K的速度,你更关心马拉松人,最好是超级马拉松人(除此之外,跑的类似性会崩溃,你必须转向“长跑”的形象意义)。

关于所有这些数学逻辑和多元化是什么? 显然算法与这些数学术语内在相关。 如果你测量区块上的所有孩子的高度,它会花费你那么多时间,因为有孩子。 这是内在相关的 n^1 或只是 n 的概念,在那里 n 是区块上的孩子数量。

我希望我已经解释说,大O的评级仅仅是关于长期,数学与计算方式有内在的联系,数学术语和其他简化与长期有相当常见的联系。

算法例(Java):

public boolean search(/* for */Integer K,/* in */List</* of */Integer> L)
{
    for(/* each */Integer i:/* in */L)
    {
        if(i == K)
        {
            return true;
        }
    }
    
    return false;
}

算法描述:

这个算法搜索一个列表,项目按项目,寻找一个密钥,在列表中的每个项目,如果它是密钥,然后返回真实,如果循环没有找到密钥,返回虚假。

Big-O 评分代表了复杂性(时间、空间等)的顶端。

要找到 The Big-O on Time Complexity:

计算时间(考虑到输入大小)最糟糕的案例需要: 最糟糕的案例: 关键不在列表中 时间(Worst-Case) = 4n+1 时间: O(4n+1) = O(n) <unk>在大O,恒例被忽视 O(n) ~ 线性

还有大欧米加,它代表了最佳案例的复杂性:

最佳案例:关键是第一个项目 时间(最佳案例) = 4 时间: Ω(4) = O(1) ~ Instant\Constant

大 O 是算法使用时间/空间的尺寸,与其输入的尺寸相比。

如果一个算法是O(n),那么时间/空间将与其输入相同的速度增加。

如果一个算法是O(n2)则时间/空间增加以其输入的速度为方形。

等等等。

f(x) = k(x)g(x) k 与 a(如果 a = +∞,这意味着有 N 和 M 等数,以至于每个 x > N 的, < M 等数。

sin x = O(x) when x → 0. sin x = O(1) when x → +∞, x2 + x = O(x) when x → 0, x2 + x = O(x2) when x → +∞, ln(x) = o(x) = O(x) when x → +∞。

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