我认为，一般来说用处不大，但为了完整起见，还有一个Big Omega Ω，它定义了算法复杂度的下界，还有一个Big Theta Θ，它同时定义了上界和下界。

熟悉我使用的算法/数据结构和/或快速分析迭代嵌套。难点在于，当您调用一个库函数时，可能会多次调用—您常常不确定是否在不必要的时候调用了函数，或者它们正在使用什么实现。也许库函数应该有一个复杂度/效率度量，无论是大O还是其他度量，都可以在文档或智能感知中得到。

首先，公认的答案是试图解释漂亮的花哨的东西， 但我认为，故意让Big-Oh复杂化并不是解决办法， 这是程序员(或者至少是像我这样的人)寻找的。

Big Oh(简而言之)

function f(text) {
  var n = text.length;
  for (var i = 0; i < n; i++) {
    f(text.slice(0, n-1))
  }
  // ... other JS logic here, which we can ignore ...
}

上面的大写哦是f(n) = O(n!)其中n表示输入集中的条目数， f表示每一项所做的操作。

Big-Oh符号是算法复杂度的渐近上界。 在编程中:假设的最坏情况所花费的时间， 或假设逻辑的最大重复计数，为输入的大小。

计算

记住(从上面的意思);我们只需要受N(输入大小)影响的最坏情况时间和/或最大重复次数， 然后再看一下(公认答案的)例子:

for (i = 0; i < 2*n; i += 2) {  // line 123
    for (j=n; j > i; j--) {     // line 124
        foo();                  // line 125
    }
}

Begin with this search-pattern: Find first line that N caused repeat behavior, Or caused increase of logic executed, But constant or not, ignore anything before that line. Seems line hundred-twenty-three is what we are searching ;-) On first sight, line seems to have 2*n max-looping. But looking again, we see i += 2 (and that half is skipped). So, max repeat is simply n, write it down, like f(n) = O( n but don't close parenthesis yet. Repeat search till method's end, and find next line matching our search-pattern, here that's line 124 Which is tricky, because strange condition, and reverse looping. But after remembering that we just need to consider maximum repeat count (or worst-case time taken). It's as easy as saying "Reverse-Loop j starts with j=n, am I right? yes, n seems to be maximum possible repeat count", so: Add n to previous write down's end, but like "( n " instead of "+ n" (as this is inside previous loop), and close parenthesis only if we find something outside of previous loop.

搜索完成了!为什么?因为第125行(或之后的任何行)与我们的搜索模式不匹配。 现在我们可以关闭任何圆括号(在我们的记录中左开)，结果如下:

f(n) = O( n( n ) )

试着进一步缩短“n(n)”部分，比如:

N (N) = N * N = n2 最后，用Big Oh符号来包装它，就像O(n2)或O(n²)一样，没有格式。

我想从另一个角度来解释Big-O。

Big-O只是用来比较程序的复杂性，也就是当输入增加时它们的增长速度有多快，而不是花在执行操作上的确切时间。

恕我直言，在大o公式中，你最好不要使用更复杂的方程(你可以坚持使用下图中的方程)。然而，你仍然可以使用其他更精确的公式(如3^n, n^3，…)，但有时会误导!所以还是尽量简单为好。

我想再次强调，这里我们不想得到一个精确的算法公式。我们只想展示当输入增加时它是如何增长的并在这方面与其他算法进行比较。否则，您最好使用不同的方法，如基准测试。

如果你的成本是一个多项式，只保留最高次项，而不保留它的乘数。例如:

(O (n / 2) + 1) * (n / 2)) = O (n2/4 = O (n / 2) + n2/4) = O (n2)

注意，这对无穷级数不成立。对于一般情况，没有单一的方法，但对于一些常见情况，适用以下不等式:

O（log N） < O（N） < O（N log N） < O（N2） < O（Nk） < O（en） < O（n！）

将算法分解成你知道的大O符号，并通过大O运算符组合。这是我知道的唯一办法。

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