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。
为什么大O的历史地位比威少高?
大O历史地位比威少高,自然是有其中道理的,作为上古大神,大O是领路者,威少只是后来者。领路者相比后来者,占据了先入为主的位置,对于前辈,无论在哪里,都会给与更多的尊重。

另外,大O率队拿到过NBA的总冠军,这可是评价巨星地位的分水岭,大O和威少都是数据狂人,但是因为总冠军的区分,大O的历史地位无疑要更胜一筹。

从大O和威少的数据以及球场统治力来说,其实两人是差不多的。但是,基于大O是领路者而且还有总冠军的加持,大O的历史地位肯定要比威少要高。如果威少想要追赶大O,一个总冠军还不够,至少要有两个总冠军,他才有资格和大O做比拼。

到此,以上就是小编对于大o的问题就介绍到这了,希望介绍关于大o的5点解答对大家有用。




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