有没有O(1/n)种算法?

或者其他小于O(1)的数?


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有次线性算法。事实上,Bayer-Moore搜索算法就是一个很好的例子。

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其余的大多数答案都将大o解释为专门关于算法的运行时间。但是因为问题没有提到它,我认为值得一提的是大o在数值分析中的另一个应用,关于误差。

Many algorithms can be O(h^p) or O(n^{-p}) depending on whether you're talking about step-size (h) or number of divisions (n). For example, in Euler's method, you look for an estimate of y(h) given that you know y(0) and dy/dx (the derivative of y). Your estimate of y(h) is more accurate the closer h is to 0. So in order to find y(x) for some arbitrary x, one takes the interval 0 to x, splits it up until n pieces, and runs Euler's method at each point, to get from y(0) to y(x/n) to y(2x/n), and so on.

欧拉方法是O(h)或O(1/n)算法,其中h通常被解释为步长n被解释为你划分一个区间的次数。

在实际数值分析应用中,由于浮点舍入误差,也可以有O(1/h)。你的间隔越小,某些算法的实现就会抵消得越多,丢失的有效数字就越多,因此在算法中传播的错误也就越多。

For Euler's method, if you are using floating points, use a small enough step and cancellation and you're adding a small number to a big number, leaving the big number unchanged. For algorithms that calculate the derivative through subtracting from each other two numbers from a function evaluated at two very close positions, approximating y'(x) with (y(x+h) - y(x) / h), in smooth functions y(x+h) gets close to y(x) resulting in large cancellation and an estimate for the derivative with fewer significant figures. This will in turn propagate to whatever algorithm you require the derivative for (e.g., a boundary value problem).

在数值分析中,近似算法在近似公差范围内应具有次常数的渐近复杂度。

class Function
{
    public double[] ApproximateSolution(double tolerance)
    {
        // if this isn't sub-constant on the parameter, it's rather useless
    }
}

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。

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)

从我之前学习的大O符号来看,即使你需要1步(比如检查一个变量,做一个赋值),那也是O(1)。

注意,O(1)和O(6)是一样的,因为“常数”并不重要。这就是为什么O(n)和O(3n)是一样的。

如果你需要1步,那就是O(1)。因为你的程序至少需要1步,所以算法的最小值是O(1)。除非我们不这样做,那么它是O(0),对吧?如果我们做任何操作,那么它就是O(1)这是它能达到的最小值。

(如果我们选择不这样做,那么它可能成为一个禅宗或道的问题……在编程领域,O(1)仍然是最小值)。

或者这样怎么样:

程序员:老板,我找到了一个在O(1)时间内完成的方法! 老板:没必要,今天早上我们就要破产了。 程序员:哦,那么它就变成了O(0)。