我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。
当前回答
仅仅是以快速而简单的方式表达一个算法的复杂性。 大 O 评分存在,以解释任何算法的最佳、最糟糕和平均案例时间复杂性。
否则,与这些功能工作是非常困难的,因为它们倾向于:
有太多的泡沫 - 像二进制搜索这样的算法通常运行得更快,因为序列分区工作得很好,因为 n = 2k − 1 的尺寸,因为序列分区工作得更快。 这个细节并不特别重要,但它警告我们,任何算法的准确时间复杂性功能可能非常复杂,如图2.2 所示,有很少的上下泡沫。
https://mimoza.marmara.edu.tr/~msakalli/cse706_12/SkienaTheAlgorithmDesignMan ual.pdf
其他回答
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。
我找到了一个非常好的解释关于大O评分,特别是对于一个没有太多的数学的人。
https://rob-bell.net/2009/06/a-beginners-guide-to-big-o-notation/
在计算机科学中使用Big O评分来描述算法的性能或复杂性。Big O具体描述了最糟糕的情况,并且可以用来描述一个算法所需的执行时间或使用的空间(例如在内存或磁盘上)。
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。
这是一个非常简单的解释,但我希望它涵盖了最重要的细节。
让我们说你的算法处理问题取决于某些“因素”,例如,让我们做它N和X。
根据 N 和 X,您的算法将需要一些操作,例如在 WORST 案例中,它是 3(N^2) + log(X) 操作。
由于Big-O不太关心恒定的因素(aka 3),你的算法的Big-O是O(N^2 + log(X))。它基本上翻译“你的算法需要最糟糕的案例规模的操作数量”。
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。
