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bigO，你如何計(jì)算/近似它？

bigO，你如何計(jì)算/近似它？

bigO，你如何計(jì)算/近似它？大多數(shù)擁有CS學(xué)位的人肯定會(huì)知道Big O代表什么。它可以幫助我們衡量算法的實(shí)際效率（如何），如果你知道你試圖解決的問題屬于哪個(gè)類別，你可以弄清楚是否仍然可以擠出那么少的額外性能。1但我很好奇，你如何計(jì)算或近似算法的復(fù)雜性？
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肥皂起泡泡

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

小提示：big O符號(hào)用于表示漸近復(fù)雜度（即，當(dāng)問題的大小增長(zhǎng)到無窮大時(shí)），并且它隱藏了一個(gè)常量。

這意味著在O（n）中的算法和O（n 2）中的算法之間，最快的并不總是第一個(gè)（盡管總是存在n的值，使得對(duì)于大小> n的問題，第一個(gè)算法是最快的）。

請(qǐng)注意，隱藏常量很大程度上取決于實(shí)現(xiàn)！

此外，在某些情況下，運(yùn)行時(shí)不是輸入大小 n的確定性函數(shù)。例如，使用快速排序進(jìn)行排序：對(duì)n個(gè)元素的數(shù)組進(jìn)行排序所需的時(shí)間不是常量，而是取決于數(shù)組的起始配置。

有不同的時(shí)間復(fù)雜性：

  • 最壞的情況（通常最簡(jiǎn)單的解決，但并不總是非常有意義）

  • 平均情況（通常更難以弄清楚...）

  • ...

一個(gè)很好的介紹是R. Sedgewick和P. Flajolet 的算法分析導(dǎo)論。

正如您所說，premature optimisation is the root of all evil并且（如果可能的話）在優(yōu)化代碼時(shí)應(yīng)始終使用分析。它甚至可以幫助您確定算法的復(fù)雜性。


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反對(duì) 回復(fù) 2019-05-24
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