大o符号是什么意思？：大o

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大o的问题，于是小编就整理了5个相关介绍大o的解答，让我们一起看看吧。

大o符号是什么意思？

大O符号 (Big O notation)，又称渐进符号，是用于描述函数的渐近行为的数学符号。它是指用另一个(通常更简单的)函数来描述一个函数数量级的渐进上界。

在n趋于无穷大时，这些函数从上到下增长越来越快。

即在用于描述时间复杂度时，随着问题规模的增大，从上到下所需要消耗的时间越来越多

大o符号的用法？

大O符号（Big O notation）是用于描述函数渐进行为的数学符号，它主要用于分析算法复杂性和描述算法的时间和空间复杂度。具体来说，大O符号可以用另一个函数来描述一个函数数量级的渐近上界，这在计算机科学中尤其有用，因为它帮助我们理解算法在处理大规模数据时的性能表现。

以下是使用大O符号时需要注意的几个关键点：

定义：大O符号用于描述一个函数相对于另一个函数的增长速率。当n趋向于无穷大时，如果存在某个常数C和一个足够大的n0，使得对于所有的n > n0，都有f(n) <= C * g(n)，那么我们说f(n)的时间复杂度是O(g(n))12。

使用：

时间复杂度：描述算法执行时间随输入规模增长的变化情况。例如，O(n)表示算法的时间复杂度与输入规模线性相关，O(n^2)表示算法的时间复杂度与输入规模的平方线性相关。

空间复杂度：描述算法所需存储空间随输入规模增长的变化情况。虽然不常直接讨论，但大O符号同样适用于描述空间复杂度。

常见的时间复杂度：

O(1)：常数时间复杂度，表示算法的运行时间不随输入规模增长而变化。

O(n)：线性时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模线性相关。

O(log n)：对数时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模的对数相关。

O(n^2)：平方时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模的平方线性相关。

O(n log n)：线性对数时间复杂度，是许多排序和搜索算法的理想复杂度。

简化规则：在实际应用中，我们通常会忽略常数因子和低阶项，以便于分析和比较。例如，O(n^2 + n)可以简化为O(n^2)。

注意事项：大O表示法是一种估算方法，它关注的是输入规模趋向无穷大时的行为。因此，对于小规模数据，大O表示法可能不够准确。此外，大O表示法主要关注的是算法的渐近行为，而不是特定实例的性能3。

罗伯特森为什么叫大o？

前NBA球员奥斯卡-罗伯特森参加了一档节目，谈到了自己的绰号“大O”的来历。

“我一开始不知道他们在说什么，但是之后有人告诉我，是有个电台的主持人给我起了这个绰号。他说，那个人之所以这么叫我，是因为威尔特（张伯伦）的绰号叫‘wilt the stilt（踩高跷的威尔特）’，埃尔金（贝勒）的绰号叫‘兔子’，所以他要叫我‘大O’，所以这个绰号就留下来了。”

谈到是否喜欢这个绰号，罗伯特森说：“把球放进篮筐很棒，但是想来，如果我没有把球打进，我就不会是‘大O’了。”

被问到“大O”绰号的由来时，罗伯特森说道：“起初我不知道他们在说什么，但后来有个人来跟我说这是我的绰号。一个电台的主持人给我这个绰号，他解释说因为张伯伦有个绰号叫高跷（Wilt the Stilt），然后贝勒也有个绰号叫兔子（The Rabbit），所以他说他要叫我‘大O’，之后这个绰号就一直跟着我了。

大O符号的常用的函数阶？

O(n)不是算法，它是一个函数，是一个表征算法时间复杂度的一个函数。计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。