我这里有什么大O符号？
大O符号是用来描述算法复杂度的一种表示方法，它表示算法的时间复杂度或空间复杂度的上界。大O符号通常用来衡量算法的效率和性能。
在算法分析中，大O符号表示算法的渐进复杂度，即随着输入规模的增加，算法的执行时间或占用空间的增长趋势。大O符号表示的是算法的最坏情况下的复杂度。
大O符号的常见表示有：
- O(1)：常数复杂度，表示算法的执行时间或占用空间不随输入规模变化而变化，即具有固定的执行时间或占用空间。
- O(log n)：对数复杂度，表示算法的执行时间或占用空间随输入规模呈对数增长。
- O(n)：线性复杂度，表示算法的执行时间或占用空间随输入规模呈线性增长。
- O(n^2)：平方复杂度，表示算法的执行时间或占用空间随输入规模的平方增长。
- O(2^n)：指数复杂度，表示算法的执行时间或占用空间随输入规模的指数增长。
大O符号可以帮助开发者评估算法的效率，并选择合适的算法来解决问题。在实际开发中，我们可以根据具体的问题和数据规模选择适当的算法和数据结构，以提高程序的性能和效率。
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1回答
我正在努力更好地理解大O表示法，并在课堂上遇到了这个问题。
如果我有一个for循环，它有固定的迭代次数，只需在每次迭代中将某些内容打印到控制台：
for(int i=1; i<10; i++)
{
cout << "Hello!" << endl;
}
这段代码的大O表示法是什么？写入控制台的行需要1个单位的时间，我会将其乘以执行的次数(在本例中为10 )，因此得到O(10)。然而，这只是减少到O(1)。
这是正确的分析吗？
浏览 4提问于2021-09-02得票数 2
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1回答
k=1
for i = 1 to 1000
for j = 1 to i
k = (k+i-j) * (2+i+j)
上面是代码，我认为它是O(n)，但我不确定，这个循环的大O是什么？有人能解释一下吗？
浏览 1提问于2017-02-11得票数 0
4回答
我需要逐步证明：7 + O(n) = O(n)
当两边都有大O的时候，我不知道该怎么做。
我想我理解大O符号的概念，但是为什么两边都有大O呢？
浏览 3提问于2019-11-14得票数 3
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2回答
例如，如果我在我的方法中有两个参数M和N，并且时间复杂度被证明是O(M+N)，为什么人们说O(M+N)而不是O(N)，O(N)是O(2N)的简化形式？什么时候我们应该在大O符号中使用多个变量？这背后有什么道理吗？传递给参数的不同变量将如何影响增长率，为什么不将它们组合成一个大O变量？我想不出哪一个实例中传入的不同变量参数会影响运行时。我刚开始接触数据结构和算法，所以我想知道。
浏览 1提问于2020-07-02得票数 1
2回答
假设有多个函数具有某些大的o符号，任意的O(N)，O(N^2)等等。
f1(x);
f2(x);
f3(x);
所有的大O符号是相加还是相乘？有没有解释为什么加法或乘法都是正确的？
浏览 2提问于2012-10-21得票数 0
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4回答
我目前正在上算法课，我们正在讨论大O符号之类的问题。上一次，我们谈到
O (n^2 + 3n + 5) = O(n^2)
我想知道，如果同样的规则适用于此：
O(n^2) + O(3n) + O(5) = O(n^2)
另外，下面的符号有效吗？
O(n^2) + n
或
O(n^2) + Θ (3n+5)
后面的n在O之外，所以我不知道它应该是什么意思。在第二种表示法中，我添加了O和Θ。
浏览 4提问于2015-05-11得票数 6
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我只是在学习大O符号，我对嵌套循环感到困惑：
for (int x = 0; x < n; x++)
for (int y = 0; y < n; y++)
for (int z = 0; z < y; z++)
anything();
据我所知，上面的内部循环执行n(n+1)/2次，第二个循环执行n次，第一个循环执行n次。这不是意味着大O是n x n x n(n+1)/2 = O(n^4)吗？为什么第二个循环没有包含在大O公式中？
浏览 4提问于2021-10-27得票数 0
1回答
我计划在我的应用程序中加入instaPDF和Avairy。我可以使用Xcode4.6下载和编译instaPDF。
我遇到的问题是，作为合并Aviary的一部分，我必须将"Other linker flags“设置为"-ObjC -all_load”。一旦我设置了，我就会得到这些错误。如果我删除其他链接器标志，一切都是正常的。当然，如果Aviary没有启动，它就会崩溃。
所以有两个问题
1)其他链接器标志的意义是什么？将其设置为-ObjC -all_load有什么意义
2)有没有一种方法可以设置其他链接器标志，同时仍然让instaPDF快乐，或者这意味着没有Aviary和Inst
浏览 2提问于2013-04-26得票数 0
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2回答
我正在学习“大O”表示法，并在做一项被困在上面的作业.基本上，我被赋予了不同的功能，必须为他们编写Big(O)。我想我的困惑在于什么功能可以包含在大O中。我的理解如下: O(1) O(logn) O(n) O(nlogn) O(n^2) O(2^n) O(n!)
我也理解为什么常数和较小的项被忽略了，因为我们只是在寻找一个界限。我的问题是，当函数没有用这些术语编写时，会发生什么。例如(这不是我的问题，而是相似的)，3^n不是2^n的常数倍数，大O那么O(3^n)还是仍然O(2^n)？我的想法是O( 3^n )，因为3^n比2^n增长快，而大O是上界。但我还没有见过像上面列出的那样，用不是2或n
浏览 6提问于2017-09-09得票数 4
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2回答
3个嵌套循环的大O
、、、
另一个大O符号question...What是下面代码的大O：
for (int i = n; i > 0; i = i / 2){
for (int j = 0; j < n; j++){
for (int k = 0; k < n; k++){
count++;
}
}
}
我的想法是:分解一下，我认为外部循环是O(log2(n))，那么每个内部循环都是O(n)，这会导致O(n^2 * log2(n))问题#1，对吗？
问题#2:当组合嵌套循环时，它
浏览 0提问于2013-01-25得票数 12
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谢谢你愿意帮忙。
直截了当地说，在分析搜索算法的最坏情况时间复杂度时，我对Big O符号的使用感到困惑。例如，Alpha-Beta剪枝的最坏情况时间复杂度为O(b^d)，其中^表示~的幂，b表示平均分支因子，d表示搜索树的深度。
我确实知道最坏情况下的时间复杂度将小于或等于一个正常数乘以b^d，但是为什么这里允许使用大O符号呢？变量n，即输入大小，到哪里去了？我确实知道，相同大小的输入可能会导致算法的时间复杂度存在显着差异。
我所做的所有研究都只是用增长函数来解释“大o符号在最坏情况下时间复杂度分析中的使用”，增长函数是一个以变量y作为时间复杂度，变量x作为输入大小的函数。还有一些大o符号的正
浏览 15提问于2017-07-10得票数 1
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在大O符号中是O((log n)^k) = O(log n)，其中k是一些常量，对吗？那么当k>=0运行时，(log n)^k会发生什么呢？
浏览 0提问于2013-03-06得票数 0
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1回答
寻找大Theta
、、
我在一个数据结构和算法类中。我试图指出f(n)是否是g(n)的大Theta。我还要指出大O，小o，等等.但我不知道如何接近这对特殊的人。
f(n) = log* (log n)
g(n) = log( log* n )
根据我目前所了解到的，如果这对完成了这个语句
Θ(g(n))={f(n):there exists c_1, c_2 > 0 and n_0 <br>
such that 0 ≤ c_1 g(n) ≤ f(n) ≤ c_2 g(n) for all n ≥ n_0}.
我的问题是我不知道log *是什么，也不知道如何使用它。
浏览 5提问于2014-02-22得票数 0
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2回答
我正在尝试理解大的哦符号。任何帮助都将不胜感激。
假设有一个程序创建了一个最大堆，然后推送和删除该项。
假设有n个项目。
要创建堆，如果已将其读入数组，则需要O(n)来堆，然后堆。推送一个项目需要O(1)，删除它需要O(1)，之后堆积它需要O(1)，每次删除需要log，n个项目需要n
所以大的oh符号是O(n + n) OR，它仅仅是O( n )，因为我们选择了最大的一个。
浏览 2提问于2013-01-06得票数 0
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如果我需要用给定函数设置的成本来确定一个过程的算法复杂度，这只是一个给出O(n^2logn)的问题-或者无论大O是什么？
另外，大O不就是多项式中任何项的最高阶吗？如果我被要求给出一个派生，我不确定要提供什么，因为它看起来有点琐碎。
最后一个问题，如果我需要给一个算法的操作计数，并且它真的很简单-大致像这样
array1, array2, array3 of size n
for i in n:
array2[i] = sqrt(array1[i])
array3[i] = array1[i]^2
对于“操作计数”，我只是计算我所有的算术操作，并找出哪些算术操作(如sqrt)
浏览 0提问于2012-04-24得票数 0
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5回答
大O和树遍历
、、、
如果我有一个这样的函数：
void myfunction(node* root)
{
for(int i = 0; i<root->children.size();i++)
{
myfunction(root->children[i]);
}
}
那是n^2的大O还是n的大O？如果您有一个for循环，且在该for循环中有一个函数调用其自身，那么大O是迭代次数乘以该函数吗？
浏览 0提问于2009-06-29得票数 1
1回答
这些嵌套循环的大O
、、、、
我对“大O”领域很陌生，所以请容忍我在这里。我一直在尽我所能地寻找它，但我仍然需要大量的工作才能完全理解它。
我在练习中遇到了这些嵌套的for循环，没有任何解决方案，它们看起来很复杂。因此，任何帮助都将不胜感激。
1)
int sum=0;
for(int i=0; i < n^2; i++) { // n+1
for(int j = n-1; j >= n-1-i; j–-) { // n(n+1)/2 ?
sum = i+j; // n(n+1)/2 ?
System.out.println(sum); // n(n+1)/2 ?
浏览 2提问于2014-10-26得票数 3
2回答
问题:对于下面与T一起给出的伪代码，作为运行第一行的或指令周期，以大O符号提供总执行时间。
// get a positive integer from input
if n > 10
print "this might take a while"
for k=1 to n
for j = 1 to k
print k*j
print "Done!"
实际上，我知道这段代码是做什么的，但是我不知道如何在大O符号中输入这个代码？
编辑：
浏览 2提问于2015-01-25得票数 1
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2回答
我们学习了大O符号，但我也经常看到T(n)。例如,
public static Comparable[] mergeSort(Comparable[] A, int low, int high) {
if (low < high) { //at least 2 elements? //cost = c
int mid = (low + high)/2; //cost = d
Comparable[] A1 = mergeSort(A, low, mid); /
浏览 1提问于2012-11-29得票数 12
1回答
大O符号估计
、、
不知道这是不是适合这类问题的地方，但现在开始了。根据下面的代码，有多少个基本操作，每个操作执行多少次。这个运行时间的大O符号是什么？这是MATLAB中的，如果有关系的话。
total = 0;
for i = 1:n
for j = 1:n
total = total + j;
end
end
我的想法是，对于每个n，j= 1:n循环运行一次。在j= 1:n循环中有n个计算。对于j= 1:n循环，它的n^2。在i= 1:n循环内运行n次，所以计算的总数是n^3，大的O值是O(N^3)。这是正确的吗？
浏览 5提问于2016-05-24得票数 1
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2回答
我很难理解为什么这段代码的大O符号是O(log2^n)：
for (int i = n; i>=1; i=i/2){
sum = i+j;
}
我想应该是O(n)。
浏览 0提问于2017-10-29得票数 3
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1回答
你好，堆栈溢出社区，
我正在开发一个c项目，将多个c程序交错放入一个二进制文件中，该二进制文件可以将交错的程序作为基准测试的踏板或分支来运行。
因此，我在所需程序的每个程序文件夹中运行make，并将所有带有"ld -r“的.o文件预链接到一个新的.o文件。在此之后，我为每个“大”.o文件添加了一个特定的命名函数，它除了运行每个程序的main()并提供argc和argv之外，什么也不做。然后我使用objcopy来本地化每个全局符号，除了未知的符号和我的特定函数中运行main()的符号。最后，我将这些操作过的.o文件与我的程序链接在一起，该程序将特定的命名函数作为线程运行，或者作为fork
浏览 2提问于2011-08-25得票数 2
1回答
2^n 是 3^n**.**的顺序
这两个函数被称为2^n = O(3^n)。
或者更恰当地说，我们可以说2^n = o(3^n)。
我怀疑究竟是什么命令。上面说的是相同的渐近顺序吗？
维基百科，大O符号说，这两个功能没有相同的顺序。
请澄清一下，这里到底订了什么？
我对算法很陌生，所以请纠正我，如果我问的是愚蠢的问题。
浏览 4提问于2016-08-05得票数 2
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3回答
for (int i = 0; i < 5; i++) {
for (int j = 0; j < 5; j++) {
for (int k = 0; k < 5; k++) {
for (int l = 0; l < 5; l++) {
look up in a perfect constant time hash table
}
}
}
}
这在大θ中的运行时间是多少？
我最好的猜测是:我总是看到嵌套的for循环是O(n^k)，其中k是循环
浏览 4提问于2013-10-22得票数 0
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我将sqlite3合并编译成Android NDK，我可以从我的C++代码中使用它。然而，libsqlite3.a是2.6MB。该表示，对于带有-O2的典型Linux/GCC系统，库大小应该在500KB左右。我使用NDK r6b来构建，并且没有为编译器设置优化级别，但是默认值是-O2。你知道为什么我的图书馆这么大吗？
浏览 0提问于2012-02-09得票数 1
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我正在学习“大字号”，但我想不出这个问题：
For this pair of functions, f(n) and g(n), is f o(g), θ(g),
or g is o(f) and why?
f(n) = n^10
g(n) = (n+2)^10
g(n)肯定比f(n)大，但不多，所以我猜想f(n)是o(g)，因为它描述了一个更紧的界限？
浏览 3提问于2014-06-04得票数 0
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我只是想了解“大O”和“大欧米茄”是如何工作的。我知道“大O”意味着没有比“好”更好，“大欧米茄”意味着“运行时间”也不差。那么，如果我有一个函数g(n)，使得g(n) = O( f(n) )，那么我可以说f(N)=Ω(g(n))吗？
浏览 4提问于2016-04-28得票数 3
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2回答
我刚开始在一个数据结构课，教师已经张贴了10个问题，并询问其中一个大O。根据我读过的文章，我假设这段代码的大O将是O(1)，因为数据参数是单个数据元素。但是，它确实执行了多次，这取决于数字的大小，所以这会使它成为O(N)吗？
public class Main {
public static void main(String[] args) {
f(100000);
}
public static long f (int n) {
long sum = 0;
for (long i = 2; i < n; i =
浏览 4提问于2016-03-20得票数 0
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我对算法领域很陌生，并多次遇到软符号。我不明白软符号的用法。根据维基百科，
‘本质上是大O表示法，忽略了对数因素，因为其他一些超对数函数的增长率效应表明大型输入参数的增长率爆炸，这对于预测糟糕的运行时性能比对数增长因子所造成的更精细的点效应更重要。’
从定义上看，我不太明白软O的用法。有人能给我举个例子吗?我们必须用软O代替大O。非常感谢。
浏览 3提问于2021-02-10得票数 2
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例如，如果合并排序的时间复杂度是O(n log n)，那么为什么它是大O而不是θ或ω。我知道这些的定义，但我不明白的是如何根据定义确定符号。
浏览 0提问于2014-06-15得票数 2
1回答
我想了解更多关于Big-O的信息，并找到了以下信息：
如果f(x) = O(g(x))，则f(x)的增长率渐近小于或等于g(x)的增长率。
在这种情况下，渐近意味着什么？另外，我也很难理解为什么大Theta不依赖于我们使用的计算机？有谁能提供这两个问题的更多信息吗？
浏览 8提问于2014-01-28得票数 3
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我读过Karumanchi .In的书算法，其中一个例子给出了对于函数f(n)= n，大o表示法是O(n^2).But，为什么不是c=2和n0=1的O(n)。
浏览 5提问于2015-08-06得票数 1
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我需要推导出这个表达式的大O复杂性：
c^n + n*(log(n))^2 + (10*n)^c
其中c是常数，n是变量。
我很确定我知道如何单独推导出每个术语的大O复杂度，只是不知道当这些术语组合成这样时，大O复杂度是如何变化的。
想法？
任何帮助都会很好，谢谢。
浏览 4提问于2010-02-04得票数 5
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1回答
我有一个算法，只需要在O(N/2)时间内运行(基本上它是一个只运行超过一半元素的for循环)。
这在大O表示法中如何简化？没有(原木)？
浏览 0提问于2018-03-10得票数 1
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我有这样一句话：
g++ -I d:\boost -Os -s -o test.exe test.cpp -lshlwapi -lgdi32 -std=c++11 -ftree-vectorize -static`
我找不到-s是用来做什么的，我知道大S是做什么的，但小S是什么都没有。
顺便说一句，这里是实际的命令行参考，这是：已经10岁了。
浏览 0提问于2013-01-28得票数 0
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1回答
我在Cormen书中所研究的二进制Saerch算法的时间复杂性是：
最佳案例-O (1) 最坏案例-O (log n)
我的疑问是，他们为什么直接用“大O”符号写出了这两种复杂性。我可以说最佳案例复杂性是Theta (1)和最坏情况复杂性是Theta (log n)吗？
浏览 2提问于2020-01-11得票数 1
算法的计算复杂度与大O
T(n) = 5n log n+3 log n+2 // to基2大o= o(n Log n)
for(int x = 0,i = 1;i <= N;i*=2)
{
for(int j = 1 ;j <= i ;j++)
{
x++;
}
}
大o期望值是线性的，因为我的是对数。
浏览 1提问于2019-07-12得票数 1
3回答
我已开始阅读C++ STL，并为此找到了一本书！在我阅读复杂性时，它在选择算法和数据结构中起着重要作用，我一直在看到，大Oh表示法只用于不同的变量(O(N)，O(log(n). ))，通过进一步浏览，我发现大Oh表示f(x) = O(g(x))--(big-oh) means that the growth rate of f(x) is asymptotically less than or equal to to the growth rate of g(x)。
所以我的问题是，如果一个算法的时间复杂度总是等于g(x)的增长，为什么我们把这个复杂度作为f(x)=O(n)[Big oh of
浏览 5提问于2016-02-02得票数 2
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可能重复：
很多时候，当讨论算法的时间复杂性时，也会考虑到内存问题。我想知道大-O(1)，大-O(N)，大-O(n*n)记忆的含义是什么？
它和时间的复杂性有什么关系？
浏览 9提问于2011-11-22得票数 30
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4回答
这段代码的大O是什么？我知道所有的行都是O(1)，除了递归部分。我不知道递归的大O是什么，我有一种感觉，它仍然是O(1)，因为我们没有比O(1)更差的线，但通常递归是O(n)。
代码：
public int getSum(int a, int b) {
if (b == 0){
return a;
}
if (a == 0){
return b;
}
int add = a ^ b;
int carry = (a&b) <<
浏览 3提问于2017-06-09得票数 9
3回答
有没有人能给我一个实时的例子，告诉我如何计算大θ。
大θ是否类似于平均情况，(最小-最大)/2？
我的意思是(最小时间-大O)/2
如果我说错了，请纠正我，谢谢
浏览 1提问于2011-09-17得票数 1
2回答
用递归计算大O表示法
、、、
我已经试着理解了Big表示法最坏的情况运行时。但我还是不太明白。
这是我最近写的一些代码：
def g(n):
if n==0:
return 1
elif n==1:
return 2
else:
n_div=n//2
n_mod=n%2
return g(n_div)*g(n_mod)
所以我希望我至少是对的
def g(n):
if n==0:
return 1
以及：
elif n==1:
return 2
是O(1)，所以是不变的。
但是else部分
浏览 2提问于2017-11-21得票数 5
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1回答
我对big-o还很陌生，我想弄清楚这一小段代码的大o运行时间是多少。我知道通常情况下，如果有，但是整个数组的事情会改变什么吗？我很困惑，所以任何一点的输入都是很好的。提前感谢！
public apple(int n)
{
int n = 0;
int apple = 0;
a = apple + n;
}
浏览 0提问于2017-09-07得票数 0
5回答
大Ө表示法到底代表什么？
、、、
我真的很困惑大O，大欧米茄和大Theta表示法之间的区别。
我知道大O是上界，大欧米茄是下界，但是大Ө(θ)到底代表什么呢？
我读过它的意思是紧束缚，但这意味着什么？
浏览 8提问于2012-04-29得票数 207
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我希望遍历列表中的第三个元素。但是，考虑到大O表示法，大O复杂度是O(n)，其中n是列表中的元素数，还是O(n/3)是第三个元素？
换句话说，即使我指定列表应该只对第三个元素进行迭代，Python是否仍在遍历整个列表？
示例代码：
def function(lst):
#iterating over every third list
for i in lst[2::3]:
pass
浏览 4提问于2021-11-28得票数 0
回答已采纳
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