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。

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!!!

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。

大 O 评分是描述一个算法的空间或运行时间的上限的一种方式. n 是问题的元素数量(即序列的尺寸,树上的节点数量等) 我们有兴趣描述运行时间,因为 n 变得大。

要说二进制搜索有运行时间的O(登录)是说有某些恒定的c,你可以增加登录(n)通过它将总是比运行时间的二进制搜索。

换句话说,g(n)是你的算法的运行时间,我们说g(n) = O(f(n))当g(n) <=c*f(n)当n > k,当c和k是某些恒定的。

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

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。