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。

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。

大 O 描述了一个功能的增长行为上限,例如一个程序的运行时间,当输入变得大。

例子:

O(n):如果我翻倍输入大小,运行时间将翻倍O(n2):如果输入大小将翻倍运行时间四倍O(log n):如果输入大小翻倍运行时间将增加一倍O(2n):如果输入大小增加一倍,运行时间将翻倍

输入尺寸通常是比特所需的空间来代表输入。

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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。

定义 : 大 O 评级是指如果数据输入增加,算法性能将如何表现的评级。

当我们谈论算法时,有3个重要柱子 算法输入、输出和处理 大 O 是象征性的评分,如果数据输入增加到什么速度,算法处理的性能将有所不同。

例如,请参见下面的函数“函数1”,该函数收集并在第一个记录中进行处理,现在该函数的性能将是相同的,无论您放置1000、10万或100000记录。

void Function1(List<string> data)
{
string str = data[0];
}

void Function2(List<string> data)
        {
            foreach(string str in data)
            {
                if (str == "shiv")
                {
                    return;
                }
            }
        }

因此,通过查看Big O评级,我们分类算法的好和坏区域。

此分類上一篇

https://www.youtube.com/watch?v=k6kxtzICG_g

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。