我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。
当前回答
这里来了大O,告诉我们这个数学是多么艰难。
现在他们要求我添加一个到十个!为什么我会这样做?我不想添加一个到六个?添加一个到十个......好......这会更难!
对于大 n 而言, n 平方比 n 更大。
一个:我选择一张卡在我们现在工作的地板部分,你可以为我选择一个,如果你愿意(第一次我们这样做,“我们现在工作的地板部分”是整个地板,当然。
大 O 告诉我们:这个类型需要 O(n log n) 工作完成,在中间情况下。
现在你知道我的朋友,大O,他帮助我们做不到工作,如果你知道大O,你也可以做不到工作!
你和我一起学到了这一切!你太聪明了!谢谢你!
现在这个工作已经完成了,让我们玩吧!
其他回答
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)
回到英语
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。
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!!!
O(n2):被称为四方复杂性
1 件: 1 件 10 件: 100 件 100 件: 10,000 件
请注意,物品的数量增加了10个因素,但时间增加了102个因素。
O(n):被称为线性复杂性
1 件: 1 操作 10 件: 10 操作 100 件: 100 操作
这一次,元素的数量增加了10个因素,所以时间n=10,所以O(n)的规模因素是10。
O(1):被称为恒久复杂性
1 件: 1 操作 10 件: 2 操作 100 件: 3 操作 1000 件: 4 操作 10,000 件: 5 操作
他们降低了数学,所以它可能不是准确的n2或他们说它是什么,但这将是规模的支配因素。
这里来了大O,告诉我们这个数学是多么艰难。
现在他们要求我添加一个到十个!为什么我会这样做?我不想添加一个到六个?添加一个到十个......好......这会更难!
对于大 n 而言, n 平方比 n 更大。
一个:我选择一张卡在我们现在工作的地板部分,你可以为我选择一个,如果你愿意(第一次我们这样做,“我们现在工作的地板部分”是整个地板,当然。
大 O 告诉我们:这个类型需要 O(n log n) 工作完成,在中间情况下。
现在你知道我的朋友,大O,他帮助我们做不到工作,如果你知道大O,你也可以做不到工作!
你和我一起学到了这一切!你太聪明了!谢谢你!
现在这个工作已经完成了,让我们玩吧!
当我们有一个函数,如f(n) = n+3 和我们想知道图表看起来如何喜欢,当n接近无限时,我们只是放下所有的连续和较低的顺序术语,因为它们不在乎什么时候n变得大。
常规和较低的命令时间的简单落下,正是找到下方和上方的功能的过程。
根据定义,一个函数是另一个函数的下层或上层界限,如果您可以找到一个恒定的函数,以便为每个 n 的输出比原始函数更大(或较小)。
f(n) = n*C > f(n) = n+3
而且是的 C = 2 会这样做,因此我们的函数 f(n) = n 可以是我们函数 f(x) = x + 3 的顶部界限。
相同的下限:
f(n) = n*C < f(n) = n+3
C = 2 會這樣做
