我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。
当前回答
最简单的定义我可以给大 Oh 评分是:
智者可能已经意识到,我们可以表达操作的数量如:n2 + 2n. 但是,正如你从我们的例子中看到的两个数字的百万数字左右,第二个术语(2n)变得毫无意义(计算为0.0002%的总操作在这个阶段)。
因此,要找到一个名字给了电话号码(逆转搜索):
最佳案例:O(1);预期案例:O(n)(为500,000);最糟糕案例:O(n)(为1000,000)。
旅行卖家
听起来很简单吗?再想一想。
聚合物时间
另一个我想快速提到的是,任何具有O(na)复杂性的算法都说具有多元复杂性,或者在多元时间可溶解。
其他回答
如果你有一个合适的概念的无限在你的头脑,那么有一个非常简短的描述:
大 O 评级告诉你解决一个无限大的问题的成本。
此外,
常见因素不可忽视
如果你升级到一个可以运行你的算法的计算机两倍的速度,大 O 评级不会注意到这一点. 持续的因素改进太小,甚至在大 O 评级工作的规模中也会注意到。
然而,任何“大”比恒定的因素都可以被检测到。
如果上面的没有意义,那么你头脑中没有相容的直观的无限观念,你可能应该忽略上面的所有观念;我唯一知道如何使这些观念严格,或者解释它们是否已经是直观的有用,就是先教你大O评分或类似的东西。
告诉你从亚马逊订购哈利·波特:完整的8电影收藏(Blu-ray)并同时在线下载相同的电影收藏。你想测试哪种方法更快。
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
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
statement;
是持久的. 声明的运行时间不会与 N 相比变化
for ( i = 0; i < N; i++ )
statement;
for ( i = 0; i < N; i++ )
{
for ( j = 0; j < N; j++ )
statement;
}
是四角形的,两条路的运行时间相当于N的平面,当N翻倍时,运行时间增加为N * N。
while ( low <= high )
{
mid = ( low + high ) / 2;
if ( target < list[mid] )
high = mid - 1;
else if ( target > list[mid] )
low = mid + 1;
else break;
}
算法的运行时间是相当于 N 可以分为 2 次的次数。
void quicksort ( int list[], int left, int right )
{
int pivot = partition ( list, left, right );
quicksort ( list, left, pivot - 1 );
quicksort ( list, pivot + 1, right );
}
是 N * log ( N ). 运行时间由 N 轮子(以色列或重复)组成,它们是 logarithmic,因此算法是线性和 logarithmic 的组合。
一般来说,做某些东西与每个项目在一个维度是线性的,做某些东西与每个项目在两个维度是四方的,并将工作区域分成一半是逻辑的。 还有其他大 O 测量,如圆形,曝光,和平方根,但它们不被报告为常见。 大 O 评分被描述为 O( )在哪里是测量。
查看更多: 这里
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。