我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。
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什么是清晰的英语解释大O? 尽可能少的正式定义和简单的数学。
一个简单的英语解释需要Big-O评分:
当我们编程时,我们试图解决一个问题. 我们编码的称为算法. 大 O 评级允许我们以标准的方式比较我们算法的最糟糕的案例性能. 硬件特征随着时间的推移而变化,硬件的改进可以减少运行算法需要的时间。
英文片名 What Big O Notation 是:
不是所有的算法运行相同的时间,并且可以根据输入中的项目数量而变化,我们将称之为n. 基于这一点,我们将考虑最糟糕的案例分析,或者运行时间的上限,因为n 变得更大和更大。
其他回答
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。
1(一) :
这种复杂性与O(1)相同,除非它只是稍微糟糕一点,对于所有实用目的,你可以把它视为一个非常大的连续规模。
和(n):
O(n log n):
O(n2):
它作为一个平方,在那里 n 是平方侧的长度. 这是与“网络效应”相同的增长率,在那里网络中的每个人都可以知道网络中的每个人. 增长是昂贵的. 大多数可扩展的解决方案不能使用这个复杂度的算法,而不做显著的体操。
二(二) :
EDIT:快注,这几乎是令人困惑的Big O评分(这是一个上线)与Theta评分(这是一个上线和下线)。在我的经验中,这实际上是非学术设置讨论的典型。
在一个句子中:随着你的工作的规模上升,完成工作需要多长时间?
“大O”评分的一个重要方面是,它不会说哪个算法会更快到一个特定的尺寸。 采取一个字符串(字符串,整体值)对一系列对(字符串,整体值)。 是否更快地找到字符串中的关键或字符串中的元素,基于字符串? (即字符串, “找到字符串部分与特定的关键相匹配的第一个元素” ) 字符串是基因。
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。
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 → +∞。
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