什么是“大O”评分的明确英语解释?

我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。

当前回答

一个简单的答案可以是:

大 O 代表了这个算法可能最糟糕的时间/空间. 算法永远不会超过这个限制的空间/时间. 大 O 代表了极端情况下的时间/空间复杂性。

2013-11-13 10:23:28

其他回答

TLDR:Big O在数学术语中解释算法的性能。

较慢的算法倾向于在 n 运行到 x 或多个,取决于它的深度,而更快的,如二进制搜索运行在 O(log n),这使得它运行更快,因为数据集变得更大。

可以从算法中最复杂的线路计算大O看。

有了小型或未分类的数据集,Big O 可能令人惊讶,因为 n log n 复杂性算法如二进制搜索可以缓慢较小的或未分类的集,为一个简单的运行例子线性搜索与二进制搜索,请参见我的JavaScript例子:

https://codepen.io/serdarsenay/pen/XELWqN?editors=1011(下面的算法)

function lineerSearch() {
  init();
  var t = timer('lineerSearch benchmark');
  var input = this.event.target.value;
  for(var i = 0;i<unsortedhaystack.length - 1;i++) {
    if (unsortedhaystack[i] === input) {
      document.getElementById('result').innerHTML = 'result is... "' + unsortedhaystack[i] + '", on index: ' + i + ' of the unsorted array. Found' + ' within ' + i + ' iterations';
      console.log(document.getElementById('result').innerHTML);
      t.stop(); 
      return unsortedhaystack[i]; 
    }
  }
}

function binarySearch () {
  init();
  sortHaystack();
  var t = timer('binarySearch benchmark');
  var firstIndex = 0;
  var lastIndex = haystack.length-1;
  var input = this.event.target.value;

  //currently point in the half of the array
  var currentIndex = (haystack.length-1)/2 | 0;
  var iterations = 0;

  while (firstIndex <= lastIndex) {
    currentIndex = (firstIndex + lastIndex)/2 | 0;
    iterations++;
    if (haystack[currentIndex]  < input) {
      firstIndex = currentIndex + 1;
      //console.log(currentIndex + " added, fI:"+firstIndex+", lI: "+lastIndex);
    } else if (haystack[currentIndex] > input) {
      lastIndex = currentIndex - 1;
      //console.log(currentIndex + " substracted, fI:"+firstIndex+", lI: "+lastIndex);
    } else {
      document.getElementById('result').innerHTML = 'result is... "' + haystack[currentIndex] + '", on index: ' + currentIndex + ' of the sorted array. Found' + ' within ' + iterations + ' iterations';
      console.log(document.getElementById('result').innerHTML);
      t.stop(); 
      return true;
    }
  }
}

2018-04-15 01:20:20

大 O 描述了一个功能的增长行为上限,例如一个程序的运行时间,当输入变得大。

例子:

O(n):如果我翻倍输入大小,运行时间将翻倍O(n2):如果输入大小将翻倍运行时间四倍O(log n):如果输入大小翻倍运行时间将增加一倍O(2n):如果输入大小增加一倍,运行时间将翻倍

输入尺寸通常是比特所需的空间来代表输入。

2009-01-28 11:23:07

我找到了一个非常好的解释关于大O评分,特别是对于一个没有太多的数学的人。

https://rob-bell.net/2009/06/a-beginners-guide-to-big-o-notation/

在计算机科学中使用Big O评分来描述算法的性能或复杂性。Big O具体描述了最糟糕的情况,并且可以用来描述一个算法所需的执行时间或使用的空间(例如在内存或磁盘上)。

2017-01-29 15:39:38

告诉你从亚马逊订购哈利·波特:完整的8电影收藏(Blu-ray)并同时在线下载相同的电影收藏。你想测试哪种方法更快。

从实验中,我们知道在线购物的规模比在线下载更好,很重要的是要了解大O评级,因为它有助于分析算法的规模性和效率。