我更喜欢尽可能少的正式定义和简单的数学。
当前回答
假设我们正在谈论一个算法A,该算法应该做一些与数据集的尺寸n。
然后 O( <某些表达式 X 涉及 n> ) 意思,在简单的英语:
如果您在执行 A 时不幸,可能需要尽可能多的 X(n) 操作完成。
正如发生的那样,有某些功能(想想它们作为X(n))的实施,这些功能往往很常见,这些功能是众所周知的,易于比较的(例子:1、Log N、N、N^2、N!等)。
比较这些,当谈到A和其他算法时,很容易根据他们可能需要完成的操作数量排序算法。
总的来说,我们的目标将是找到或结构一个算法A,以便它有一个函数X(n)返回尽可能低的数字。
其他回答
f(x) = k(x)g(x) k 与 a(如果 a = +∞,这意味着有 N 和 M 等数,以至于每个 x > N 的, < M 等数。
sin x = O(x) when x → 0. sin x = O(1) when x → +∞, x2 + x = O(x) when x → 0, x2 + x = O(x2) when x → +∞, ln(x) = o(x) = O(x) when x → +∞。
更多例子
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。
大O只是一种方式来“表达”自己,以一种常见的方式,“运行我的代码需要多少时间/空间?”
因此,你可能明白“n2”是什么意思,但要更具体,玩你的想法,你有一个简单的,最简单的分类算法;泡沫分类。
我的名单
比较 1 和 6 是最大的? Ok 6 是正确的位置,前进! 比较 6 和 3, oh, 3 是更少的! 让我们移动, Ok 列表改变了,我们需要从现在开始!
為每個項目,你再看所有項目一次,為比較,這也是“n”,所以為每個項目,你看“n”時刻意味著n*n = n2
我希望这就像你想要的那样简单。
大 O 评分是描述一个算法的空间或运行时间的上限的一种方式. n 是问题的元素数量(即序列的尺寸,树上的节点数量等) 我们有兴趣描述运行时间,因为 n 变得大。
要说二进制搜索有运行时间的O(登录)是说有某些恒定的c,你可以增加登录(n)通过它将总是比运行时间的二进制搜索。
换句话说,g(n)是你的算法的运行时间,我们说g(n) = O(f(n))当g(n) <=c*f(n)当n > k,当c和k是某些恒定的。
什么是“大O”笔记的明确英语解释?
在“大O”中,意思是“命令”(或准确地说“命令”),所以你可以从字面上得到它的想法,它是用来命令一些东西来比较它们。
“大O”做两件事:估计你的计算机适用于完成一个任务的方法的步骤多少。 方便这个过程与其他人进行比较,以确定它是否好? “大O”通过标准化评分实现上述两件事。 有七个最常用的评分O(1),这意味着你的计算机得到一个任务完成1步,这是很好的, 订单 No.1 O(logN), 平均值
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请注意订单在线结束,只是为了更好地理解。有超过7个评分,如果所有可能性考虑。
概述“大O”描述算法的性能,并评估它;或者正式处理它,“大O”分类算法并标准化比较过程。
