什么是“大O”笔记的明确英语解释?

我想强调“大O”评分的驱动动力是一件事,当算法的输入尺寸变得太大时,算法的某些部分(即恒数、比例、术语)的方程式描述算法的尺寸变得如此无意义,以至于我们忽略它们。

因此,如果输入尺寸不太大,那么“大O”评分(上限)的想法将毫无意义。

Lets say you want to quantify the performance of the following algorithm

int sumArray (int[] nums){
    int sum=0;   // here we've 1 operation
    for(int i=0; i < nums.length;i++){   // we've n times
        sum += nums[i]; // taking initialization and assignments, 3 ops
    }
    return sum;
}

在上面的算法中,让我们说你发现T(n)如下(时间复杂性):

T(n) = 3*n + 2

n= 1,000,000   -> T(1,000,000) = 3,000,002
n=1,000,000,000  -> T(1,000,000,000) = 3,000,000,002
n=10,000,000,000  -> T(10,000,000,000) = 30,000,000,002

将此类输入给另一个函数 F(n) = n

n= 1,000,000   -> F(1,000,000) = 1,000,000 
n=1,000,000,000  -> F(1,000,000,000) = 1,000,000,000
n=10,000,000,000  -> F(10,000,000,000) = 10,000,000,000

因为你可以看到输入尺寸变得太大,T(n)大约相当于或接近F(n),所以连续2和比例3变得太不重要,现在大O“评级的想法来了,

O(T(n)) = F(n)
O(T(n)) = n

从(源)可以读到:

大 O 评级根据其增长率定义函数:具有相同增长率的不同函数可以使用相同的 O 评级进行代表。

在计算机科学时间复杂性和空间复杂性理论中,人们可以认为大O评级是对时间和空间的某种最糟糕情况的算法的分类。

一个算法被称为采取线性时间/空间,或者O(n)时间/空间,如果其时间/空间复杂性是O(n)。

和 O(n log n) 如:

一个算法被称为在量子时间/空间中运行,如果T(n) = O(n log^k n)为某种积极的连续 k;线性时间/空间是 k = 1(来源)的情况。

此分類上一篇

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。

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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

这是一个非常简单的解释,但我希望它涵盖了最重要的细节。

让我们说你的算法处理问题取决于某些“因素”,例如,让我们做它N和X。

根据 N 和 X,您的算法将需要一些操作,例如在 WORST 案例中,它是 3(N^2) + log(X) 操作。

由于Big-O不太关心恒定的因素(aka 3),你的算法的Big-O是O(N^2 + log(X))。它基本上翻译“你的算法需要最糟糕的案例规模的操作数量”。