上述说法是一个很好的开始,但不是完全真实的。

更准确的解释(数学)

n = 输入参数数

T(n) = 表达算法运行时间的实际函数为 n 的函数

c = 常态

f(n)= 表达算法运行时间为 n 的函数的约定函数

接下来,在大O方面,接近f(n)被认为足够好,只要下面的条件是真实的。

lim     T(n) ≤ c×f(n)
n→∞

方程式是如 n 接近无限, T 的 n 是少于或等于 c 次 f 的 n。

T(n)∈O(n)

回到英语

基于上面的数学定义,如果你说你的算法是一个大O的n,这意味着它是一个函数的n(输入参数的数量)或更快。

Big O of n 意味着我的算法运行至少如此之快. 你不能看你的算法的 Big O 评分,并说它很慢. 你只能说它很快。

这里来了大O,告诉我们这个数学是多么艰难。

现在他们要求我添加一个到十个!为什么我会这样做?我不想添加一个到六个?添加一个到十个......好......这会更难!

对于大 n 而言, n 平方比 n 更大。

一个:我选择一张卡在我们现在工作的地板部分,你可以为我选择一个,如果你愿意(第一次我们这样做,“我们现在工作的地板部分”是整个地板,当然。

大 O 告诉我们:这个类型需要 O(n log n) 工作完成,在中间情况下。

现在你知道我的朋友,大O,他帮助我们做不到工作,如果你知道大O,你也可以做不到工作!

你和我一起学到了这一切!你太聪明了!谢谢你!

现在这个工作已经完成了,让我们玩吧!

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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。

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。

Big-O 是由程序所消耗的资源增加率,即问题例大小。

资源:可能是CPU时间,可能是最大 RAM 空间。

说问题是“找到金额”,

int Sum(int*arr,int size){
      int sum=0;
      while(size-->0) 
         sum+=arr[size]; 

      return sum;
}

problem-instance= {5,10,15} ==> problem-instance-size = 3, iterations-in-loop= 3

problem-instance= {5,10,15,20,25} ==> problem-instance-size = 5 iterations-in-loop = 5

说问题是“找到组合”,

    void Combination(int*arr,int size)
    { int outer=size,inner=size;
      while(outer -->0) {
        inner=size;
        while(inner -->0)
          cout<<arr[outer]<<"-"<<arr[inner]<<endl;
      }
    }

problem-instance= {5,10,15} ==> problem-instance-size = 3, total-iterations = 3*3 = 9

problem-instance= {5,10,15,20,25} ==> problem-instance-size = 5, total-iterations= 5*5 = 25

对于“n”尺寸的输入,该程序以序列中的“n*n”节点的速度生长,因此,Big-O是N2以O(n2)表达。

当我们有一个函数,如f(n) = n+3 和我们想知道图表看起来如何喜欢,当n接近无限时,我们只是放下所有的连续和较低的顺序术语,因为它们不在乎什么时候n变得大。

常规和较低的命令时间的简单落下,正是找到下方和上方的功能的过程。

根据定义,一个函数是另一个函数的下层或上层界限,如果您可以找到一个恒定的函数,以便为每个 n 的输出比原始函数更大(或较小)。

f(n) = n*C > f(n) = n+3

而且是的 C = 2 会这样做,因此我们的函数 f(n) = n 可以是我们函数 f(x) = x + 3 的顶部界限。

相同的下限:

f(n) = n*C < f(n) = n+3

C = 2 會這樣做