我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。
当前回答
如果你有一个合适的概念的无限在你的头脑,那么有一个非常简短的描述:
大 O 评级告诉你解决一个无限大的问题的成本。
此外,
常见因素不可忽视
如果你升级到一个可以运行你的算法的计算机两倍的速度,大 O 评级不会注意到这一点. 持续的因素改进太小,甚至在大 O 评级工作的规模中也会注意到。
然而,任何“大”比恒定的因素都可以被检测到。
如果上面的没有意义,那么你头脑中没有相容的直观的无限观念,你可能应该忽略上面的所有观念;我唯一知道如何使这些观念严格,或者解释它们是否已经是直观的有用,就是先教你大O评分或类似的东西。
其他回答
大 O 评分是描述一个算法的空间或运行时间的上限的一种方式. n 是问题的元素数量(即序列的尺寸,树上的节点数量等) 我们有兴趣描述运行时间,因为 n 变得大。
要说二进制搜索有运行时间的O(登录)是说有某些恒定的c,你可以增加登录(n)通过它将总是比运行时间的二进制搜索。
换句话说,g(n)是你的算法的运行时间,我们说g(n) = O(f(n))当g(n) <=c*f(n)当n > k,当c和k是某些恒定的。
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!!!
告诉你从亚马逊订购哈利·波特:完整的8电影收藏(Blu-ray)并同时在线下载相同的电影收藏。你想测试哪种方法更快。
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
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。
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。
