大 O 在平式英语是如<=(少于或等)。当我们说为两个函数f 和 g,f = O(g) 它意味着f <= g。

但是,这并不意味着任何 n f(n) <= g(n) 事实上,它意味着 f 是增长方面低于或等于 g 的,这意味着在一个点 f(n) <= c*g(n) 之后,如果 c 是恒定的,然后一个点意味着所有 n >= n0 在那里 n0 是另一个恒定的。

大 O 在平式英语是如<=(少于或等)。当我们说为两个函数f 和 g,f = O(g) 它意味着f <= g。

但是,这并不意味着任何 n f(n) <= g(n) 事实上,它意味着 f 是增长方面低于或等于 g 的,这意味着在一个点 f(n) <= c*g(n) 之后,如果 c 是恒定的,然后一个点意味着所有 n >= n0 在那里 n0 是另一个恒定的。

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。

“什么是明确的英语解释大O?尽可能少的正式定义和简单的数学。

这样一个美丽简单而短暂的问题似乎至少值得一个同样短暂的答案,就像一个学生在教学期间可以得到的那样。

大 O 评级简单地说明一个算法可以运行多长时间,仅仅是输入数据的数量。

(在一个美妙的,无单位的时间感中!)(这就是重要,因为人们总是想要更多,无论他们生活在今天还是明天)

好吧,什么是那么奇妙的关于大O评级,如果这就是它做什么?

实际上,Big O分析是如此有用和重要,因为Big O把重点放在算法本身的复杂性上,完全忽略了一切只是比例性恒定的东西 - 如JavaScript引擎,CPU的速度,您的互联网连接,以及所有快速变成像模型T一样可笑的过时的东西。

算法例(Java):

public boolean search(/* for */Integer K,/* in */List</* of */Integer> L)
{
    for(/* each */Integer i:/* in */L)
    {
        if(i == K)
        {
            return true;
        }
    }
    
    return false;
}

算法描述:

这个算法搜索一个列表,项目按项目,寻找一个密钥,在列表中的每个项目,如果它是密钥,然后返回真实,如果循环没有找到密钥,返回虚假。

Big-O 评分代表了复杂性(时间、空间等)的顶端。

要找到 The Big-O on Time Complexity:

计算时间(考虑到输入大小)最糟糕的案例需要: 最糟糕的案例: 关键不在列表中 时间(Worst-Case) = 4n+1 时间: O(4n+1) = O(n) <unk>在大O,恒例被忽视 O(n) ~ 线性

还有大欧米加,它代表了最佳案例的复杂性:

最佳案例:关键是第一个项目 时间(最佳案例) = 4 时间: Ω(4) = O(1) ~ Instant\Constant

大O只是一种方式来“表达”自己,以一种常见的方式,“运行我的代码需要多少时间/空间?”

因此,你可能明白“n2”是什么意思,但要更具体,玩你的想法,你有一个简单的,最简单的分类算法;泡沫分类。

我的名单

比较 1 和 6 是最大的? Ok 6 是正确的位置,前进! 比较 6 和 3, oh, 3 是更少的! 让我们移动, Ok 列表改变了,我们需要从现在开始!

為每個項目,你再看所有項目一次,為比較,這也是“n”,所以為每個項目,你看“n”時刻意味著n*n = n2

我希望这就像你想要的那样简单。