如果不管输入数据如何，答案都是一样的，那么你就有一个O(0)算法。

或者换句话说——在提交输入数据之前，答案就已经知道了 -这个功能可以优化-所以O(0)

如果不管输入数据如何，答案都是一样的，那么你就有一个O(0)算法。

或者换句话说——在提交输入数据之前，答案就已经知道了 -这个功能可以优化-所以O(0)

inline void O0Algorithm() {}

这不可能。Big-O的定义是不大于不平等:

A(n) = O(B(n))
<=>
exists constants C and n0, C > 0, n0 > 0 such that
for all n > n0, A(n) <= C * B(n)

所以B(n)实际上是最大值，因此如果它随着n的增加而减少，估计不会改变。

大o符号表示算法与典型运行时不同的最坏情况。证明O(1/n)算法是O(1)算法很简单。根据定义, O(1/n)——> T(n) <= 1/n, for all n >= C > 0 O (1 / n)——> T (n) < = 1 / C,因为1 / n <所有n > = 1 / C = C O(1/n)——> O(1)，因为大O符号忽略常数(即C的值无关紧要)

O(1)仅仅表示“常数时间”。

当你给循环[1]添加一个早期退出时，你(在大O符号中)把一个O(1)算法变成了O(n)算法，但使它更快。

诀窍是一般情况下，常数时间算法是最好的，线性算法比指数算法好，但对于n很小的时候，指数算法可能更快。

1:假设这个例子的列表长度是静态的