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。

上述说法是一个很好的开始,但不是完全真实的。

更准确的解释(数学)

n = 输入参数数

T(n) = 表达算法运行时间的实际函数为 n 的函数

c = 常态

f(n)= 表达算法运行时间为 n 的函数的约定函数

接下来,在大O方面,接近f(n)被认为足够好,只要下面的条件是真实的。

lim     T(n) ≤ c×f(n)
n→∞

方程式是如 n 接近无限, T 的 n 是少于或等于 c 次 f 的 n。

T(n)∈O(n)

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基于上面的数学定义,如果你说你的算法是一个大O的n,这意味着它是一个函数的n(输入参数的数量)或更快。

Big O of n 意味着我的算法运行至少如此之快. 你不能看你的算法的 Big O 评分,并说它很慢. 你只能说它很快。

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:

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

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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 描述一类功能。

它描述了大输入值的快速功能的增长方式。

对于一个特定的函数f,O(f)分解了所有函数g(n),您可以找到一个n0和一个恒定的c,以便与n>=n0的g(n)的所有值都低于或相当于c*f(n)。

在较少的数学词语中,O(f)是一组函数,即所有函数,从某些值 n0 向前,增长缓慢或像 f 一样快。

如果 f(n) = n 那么

g(n) = 3n 是 O(f) 。 因为恒定的因素不重要 h(n) = n+1000 是 O(f) 因为它可能比所有值小于 1000 但对于大 O 只有大输入物质。

然而,i(n) = n^2不在O(f)中,因为一个四方函数比一个线性函数增长得更快。