如果根本不运行函数(NOOP)呢?或者使用固定值。这算吗?

正如已经指出的，除了null函数可能的例外，不可能有O(1/n)个函数，因为所花费的时间必须接近0。

当然，有一些算法，比如康拉德定义的算法，它们至少在某种意义上应该小于O(1)

def get_faster(list):
    how_long = 1/len(list)
    sleep(how_long)

If you want to investigate these algorithms, you should either define your own asymptotic measurement, or your own notion of time. For example, in the above algorithm, I could allow the use of a number of "free" operations a set amount of times. In the above algorithm, if I define t' by excluding the time for everything but the sleep, then t'=1/n, which is O(1/n). There are probably better examples, as the asymptotic behavior is trivial. In fact, I am sure that someone out there can come up with senses that give non-trivial results.

我猜小于O(1)是不可能的。算法所花费的任何时间都称为O(1)。但是对于O(1/n)下面的函数呢。(我知道这个解决方案中已经出现了许多变体，但我猜它们都有一些缺陷(不是主要的，它们很好地解释了这个概念)。这里有一个，只是为了方便讨论:

def 1_by_n(n, C = 10):   #n could be float. C could be any positive number
  if n <= 0.0:           #If input is actually 0, infinite loop.
    while True:
      sleep(1)           #or pass
    return               #This line is not needed and is unreachable
  delta = 0.0001
  itr = delta
  while delta < C/n:
    itr += delta

因此，随着n的增加，函数将花费越来越少的时间。此外，如果输入实际为0，则函数将永远返回。

有人可能会说，这将受到机器精度的限制。因此，由于c eit有一个上界，它是O(1)。但我们也可以绕过它，通过在字符串中输入n和C。加法和比较是对字符串进行的。用这个方法，我们可以把n减小到任意小。因此，即使忽略n = 0，函数的上限也是无界的。

我也相信我们不能说运行时间是O(1/n)。我们应该写成O(1 + 1/n)

这里有另一种方法来证明它:为了拥有一个函数，你必须调用这个函数，并且你必须返回一个答案。这需要固定的时间。即使余下的处理过程对较大的输入花费更少的时间，打印出答案(我们可以假设是单个位)至少需要常数时间。

不，这不可能:

随着n在1/n范围内趋于无穷，我们最终得到1/(无穷)，这实际上是0。

因此，问题的大-oh类将是O(0)和一个巨大的n，但更接近常数时间和一个低n。这是不明智的，因为唯一可以在比常数时间更快的时间内完成的事情是:

Void nothing() {};

甚至这也是有争议的!

只要你执行了一个命令，你至少在O(1)，所以不，我们不能有一个O(1/n)的大哦类!

sharptooth是正确的，O(1)是可能的最佳性能。然而，这并不意味着一个快速的解决方案，只是一个固定时间的解决方案。

一个有趣的变种，也许是真正的建议，是随着人口的增长，哪些问题会变得更容易。我能想出一个虽然是做作的半开玩笑的答案:

一组中有两个人生日相同吗?当n超过365时，返回true。虽然小于365，这是O(nln n)。也许不是一个很好的答案，因为问题不会慢慢变得简单，而是变成O(1)对于n > 365。