算法复杂度的相对表示。
描述了一个算法如何执行和缩放。
描述了函数增长率的上限,可以考虑最坏的情况。
现在快速看一下语法:O(n2)。
n是函数作为输入接收的元素个数。这个例子是说,对于n个输入,它的复杂度等于n2。
共同复杂性的比较
从这个表中可以看出,随着函数复杂度的增加,完成一个函数所需的计算量或时间可能会显著增加。因此,我们希望将这种增长保持在尽可能低的水平,因为如果函数不能很好地伸缩而增加了输入,可能会出现性能问题。
算法复杂度的相对表示。
描述了一个算法如何执行和缩放。
描述了函数增长率的上限,可以考虑最坏的情况。
现在快速看一下语法:O(n2)。
n是函数作为输入接收的元素个数。这个例子是说,对于n个输入,它的复杂度等于n2。
共同复杂性的比较
从这个表中可以看出,随着函数复杂度的增加,完成一个函数所需的计算量或时间可能会显著增加。因此,我们希望将这种增长保持在尽可能低的水平,因为如果函数不能很好地伸缩而增加了输入,可能会出现性能问题。
本文标题:大O符号
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