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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

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 → +∞。

更多例子

EDIT:快注,这几乎是令人困惑的Big O评分(这是一个上线)与Theta评分(这是一个上线和下线)。在我的经验中,这实际上是非学术设置讨论的典型。

在一个句子中:随着你的工作的规模上升,完成工作需要多长时间?

“大O”评分的一个重要方面是,它不会说哪个算法会更快到一个特定的尺寸。 采取一个字符串(字符串,整体值)对一系列对(字符串,整体值)。 是否更快地找到字符串中的关键或字符串中的元素,基于字符串? (即字符串, “找到字符串部分与特定的关键相匹配的第一个元素” ) 字符串是基因。

TLDR:Big O在数学术语中解释算法的性能。

较慢的算法倾向于在 n 运行到 x 或多个,取决于它的深度,而更快的,如二进制搜索运行在 O(log n),这使得它运行更快,因为数据集变得更大。

可以从算法中最复杂的线路计算大O看。

有了小型或未分类的数据集,Big O 可能令人惊讶,因为 n log n 复杂性算法如二进制搜索可以缓慢较小的或未分类的集,为一个简单的运行例子线性搜索与二进制搜索,请参见我的JavaScript例子:

https://codepen.io/serdarsenay/pen/XELWqN?editors=1011(下面的算法)

function lineerSearch() {
  init();
  var t = timer('lineerSearch benchmark');
  var input = this.event.target.value;
  for(var i = 0;i<unsortedhaystack.length - 1;i++) {
    if (unsortedhaystack[i] === input) {
      document.getElementById('result').innerHTML = 'result is... "' + unsortedhaystack[i] + '", on index: ' + i + ' of the unsorted array. Found' + ' within ' + i + ' iterations';
      console.log(document.getElementById('result').innerHTML);
      t.stop(); 
      return unsortedhaystack[i]; 
    }
  }
}

function binarySearch () {
  init();
  sortHaystack();
  var t = timer('binarySearch benchmark');
  var firstIndex = 0;
  var lastIndex = haystack.length-1;
  var input = this.event.target.value;

  //currently point in the half of the array
  var currentIndex = (haystack.length-1)/2 | 0;
  var iterations = 0;

  while (firstIndex <= lastIndex) {
    currentIndex = (firstIndex + lastIndex)/2 | 0;
    iterations++;
    if (haystack[currentIndex]  < input) {
      firstIndex = currentIndex + 1;
      //console.log(currentIndex + " added, fI:"+firstIndex+", lI: "+lastIndex);
    } else if (haystack[currentIndex] > input) {
      lastIndex = currentIndex - 1;
      //console.log(currentIndex + " substracted, fI:"+firstIndex+", lI: "+lastIndex);
    } else {
      document.getElementById('result').innerHTML = 'result is... "' + haystack[currentIndex] + '", on index: ' + currentIndex + ' of the sorted array. Found' + ' within ' + iterations + ' iterations';
      console.log(document.getElementById('result').innerHTML);
      t.stop(); 
      return true;
    }
  }
}

一个简单的答案可以是:

大 O 代表了这个算法可能最糟糕的时间/空间. 算法永远不会超过这个限制的空间/时间. 大 O 代表了极端情况下的时间/空间复杂性。

假设我们正在谈论一个算法A,该算法应该做一些与数据集的尺寸n。

然后 O( <某些表达式 X 涉及 n> ) 意思,在简单的英语:

如果您在执行 A 时不幸,可能需要尽可能多的 X(n) 操作完成。

正如发生的那样,有某些功能(想想它们作为X(n))的实施,这些功能往往很常见,这些功能是众所周知的,易于比较的(例子:1、Log N、N、N^2、N!等)。

比较这些,当谈到A和其他算法时,很容易根据他们可能需要完成的操作数量排序算法。

总的来说,我们的目标将是找到或结构一个算法A,以便它有一个函数X(n)返回尽可能低的数字。