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。

如果我想向6岁的孩子解释这一点,我会开始绘制一些函数f(x) = x 和f(x) = x^2 例如,并问一个孩子哪个函数将是页面顶部的顶部函数。

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!!!

大 O 评分最常被编程者用作计算(算法)将需要多长时间完成的约定测量,表达为输入组的尺寸的函数。

在许多情况下,一个算法的“O”将落入下列情况之一:

O(1) - 完成时间是相同的,无论输入组的尺寸. 一个例子是通过指数访问一个序列元素. O(Log N) - 完成时间增加大约与 log2(n)相匹配。 例如, 1024 个元素需要大约两倍的长度为 32 个元素,因为 Log2(1024) = 10 和 Log2(32) = 5. 一个例子是找到一个元素在二进制搜索树(BST)。

大 O 忽略了没有有意义的因素,因为输入尺寸向无限增加,而函数的增长曲线,这意味着由函数添加或加倍的恒数只是被忽略。

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最简单的定义我可以给大 Oh 评分是:

智者可能已经意识到,我们可以表达操作的数量如:n2 + 2n. 但是,正如你从我们的例子中看到的两个数字的百万数字左右,第二个术语(2n)变得毫无意义(计算为0.0002%的总操作在这个阶段)。

因此,要找到一个名字给了电话号码(逆转搜索):

最佳案例:O(1);预期案例:O(n)(为500,000);最糟糕案例:O(n)(为1000,000)。

旅行卖家

听起来很简单吗?再想一想。

聚合物时间

另一个我想快速提到的是,任何具有O(na)复杂性的算法都说具有多元复杂性,或者在多元时间可溶解。

我最喜欢的英语词来描述这个概念是你为一个任务付出的代价,因为它越来越大。

既然这些常态在长期内并不重要,这种语言允许我们讨论超越我们正在运行的基础设施之外的任务,所以工厂可以到任何地方,工人可以到任何地方 - 它都是可怕的,但是工厂的大小和工人的数量是我们在长期内可以改变的事情,因为您的输入和输出增长。

由于时间和空间是经济量(即它们是有限的)在这里,它们都可以用这个语言表达。

技术笔记: 时间复杂性的一些例子 - O(n) 一般意味着如果一个问题是“n”的大小,我至少必须看到一切。 O(log n) 一般意味着我减半问题的大小,检查并重复,直到任务完成。