我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。
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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;
}
}
}
其他回答
“什么是明确的英语解释大O?尽可能少的正式定义和简单的数学。
这样一个美丽简单而短暂的问题似乎至少值得一个同样短暂的答案,就像一个学生在教学期间可以得到的那样。
大 O 评级简单地说明一个算法可以运行多长时间,仅仅是输入数据的数量。
(在一个美妙的,无单位的时间感中!)(这就是重要,因为人们总是想要更多,无论他们生活在今天还是明天)
好吧,什么是那么奇妙的关于大O评级,如果这就是它做什么?
实际上,Big O分析是如此有用和重要,因为Big O把重点放在算法本身的复杂性上,完全忽略了一切只是比例性恒定的东西 - 如JavaScript引擎,CPU的速度,您的互联网连接,以及所有快速变成像模型T一样可笑的过时的东西。
大O只是一种方式来“表达”自己,以一种常见的方式,“运行我的代码需要多少时间/空间?”
因此,你可能明白“n2”是什么意思,但要更具体,玩你的想法,你有一个简单的,最简单的分类算法;泡沫分类。
我的名单
比较 1 和 6 是最大的? Ok 6 是正确的位置,前进! 比较 6 和 3, oh, 3 是更少的! 让我们移动, Ok 列表改变了,我们需要从现在开始!
為每個項目,你再看所有項目一次,為比較,這也是“n”,所以為每個項目,你看“n”時刻意味著n*n = n2
我希望这就像你想要的那样简单。
这里来了大O,告诉我们这个数学是多么艰难。
现在他们要求我添加一个到十个!为什么我会这样做?我不想添加一个到六个?添加一个到十个......好......这会更难!
对于大 n 而言, n 平方比 n 更大。
一个:我选择一张卡在我们现在工作的地板部分,你可以为我选择一个,如果你愿意(第一次我们这样做,“我们现在工作的地板部分”是整个地板,当然。
大 O 告诉我们:这个类型需要 O(n log n) 工作完成,在中间情况下。
现在你知道我的朋友,大O,他帮助我们做不到工作,如果你知道大O,你也可以做不到工作!
你和我一起学到了这一切!你太聪明了!谢谢你!
现在这个工作已经完成了,让我们玩吧!
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。
