什么是“大O”笔记的明确英语解释?

在“大O”中,意思是“命令”(或准确地说“命令”),所以你可以从字面上得到它的想法,它是用来命令一些东西来比较它们。

“大O”做两件事:估计你的计算机适用于完成一个任务的方法的步骤多少。 方便这个过程与其他人进行比较,以确定它是否好? “大O”通过标准化评分实现上述两件事。 有七个最常用的评分O(1),这意味着你的计算机得到一个任务完成1步,这是很好的, 订单 No.1 O(logN), 平均值

此分類上一篇

请注意订单在线结束,只是为了更好地理解。有超过7个评分,如果所有可能性考虑。

概述“大O”描述算法的性能,并评估它;或者正式处理它,“大O”分类算法并标准化比较过程。

f(x) = k(x)g(x) k 与 a(如果 a = +∞,这意味着有 N 和 M 等数,以至于每个 x > N 的, < M 等数。

sin x = O(x) when x → 0. sin x = O(1) when x → +∞, x2 + x = O(x) when x → 0, x2 + x = O(x2) when x → +∞, ln(x) = o(x) = O(x) when x → +∞。

更多例子

假设我们正在谈论一个算法A,该算法应该做一些与数据集的尺寸n。

然后 O( <某些表达式 X 涉及 n> ) 意思,在简单的英语:

如果您在执行 A 时不幸,可能需要尽可能多的 X(n) 操作完成。

正如发生的那样,有某些功能(想想它们作为X(n))的实施,这些功能往往很常见,这些功能是众所周知的,易于比较的(例子:1、Log N、N、N^2、N!等)。

比较这些,当谈到A和其他算法时,很容易根据他们可能需要完成的操作数量排序算法。

总的来说,我们的目标将是找到或结构一个算法A,以便它有一个函数X(n)返回尽可能低的数字。

什么是“大O”笔记的明确英语解释?

在“大O”中,意思是“命令”(或准确地说“命令”),所以你可以从字面上得到它的想法,它是用来命令一些东西来比较它们。

“大O”做两件事:估计你的计算机适用于完成一个任务的方法的步骤多少。 方便这个过程与其他人进行比较,以确定它是否好? “大O”通过标准化评分实现上述两件事。 有七个最常用的评分O(1),这意味着你的计算机得到一个任务完成1步,这是很好的, 订单 No.1 O(logN), 平均值

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概述“大O”描述算法的性能,并评估它;或者正式处理它,“大O”分类算法并标准化比较过程。

测量软件程序的速度非常困难,当我们尝试时,答案可以非常复杂,并且充满了例外和特殊案例,这是一个很大的问题,因为所有这些例外和特殊案例都令人沮丧和无助,当我们想比较两个不同的程序,以确定哪个是“最快”。

好事:

邪恶的:

和那可怕的:

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;
    }
  }
}