O(1/n)并不小于O(1)这基本上意味着你拥有的数据越多，算法运行得越快。假设你有一个数组，如果它小于10100个元素就填充它，如果多于10100个元素就什么都不做。这个当然不是O(1/n)，而是O(-n):)太糟糕了，O大符号不允许负数。

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)

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

我相信量子算法可以通过叠加“一次”进行多次计算……

我怀疑这是一个有用的答案。

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。

那么这个呢:

void FindRandomInList(list l)
{
    while(1)
    {
        int rand = Random.next();
        if (l.contains(rand))
            return;
    }
}

随着列表大小的增加，程序的预期运行时间会减少。