查找/计算方法的复杂性
可能重复：
大O，你如何计算/估计它？
Big O的纯英文解释
我刚看到这个问题：在无序数组中寻找最近的数字。 在答案中，人们正在谈论他们提出的方法的复杂性。 他们如何计算它？ O（n）或O（logn）是什么意思？ 如何查找/计算方法/程序的复杂度？
当你的算法与n个相似的元素一起工作时，复杂性就有意义 并说，时间如何根据n的变化而变化。 所以，如果n上升2倍，时间上升2倍，那么你就有O（n）的复杂性。
如果时间上升为（n ^ 2 + 2000n）函数，我们也说复杂度又是O（n ^ 2）。 该理论只考虑n的更大值，大于算法中的任何其他常数。 所以，这个理论并不总是适合你的需要，要小心。 它不是算法理论的问题，往往不注重重要细节是它的应用问题
你如何猜测？ 那么，如果你做了相同的操作n次，其中n是数组元素的数量，你有O（n）。 如果你在前n次进行相同的操作，比n-1次，n-2次降低到1次，你的复杂度为n +（n-1）+ ... + 1。 它是n（n + 1）/ 2，这又是const * n + const2 * n ^ 2。 所以，它是O（n ^ 2）。 当n足够大时，两次n将意味着4次。 逻辑和算术。
简短回答：O（），o（）等等是描述函数增长趋势的符号，取决于它的变量。 例如f（x）= x ^ 2 + x - 6 => O（x ^ 2），因为增长是由函数中最高的多项式次数驱动的。 更多关于这个特定主题的信息：大O符号
长答案：这些符号是算法和计算理论研究的基础。 你可能想读一本关于它的好书。 有关算法的最着名的书籍之一
此外，OpenMIT提供免费的整个课程。 这非常有趣！
这是已知的和大O表示法，用于查找给定算法的计算时间复杂度。 你可以在这里找到一个关于如何计算它的简短指南。 虽然它不是Java，但时间复杂性的概念是语言不可知的，所以你应该没问题。 但是请注意，具有相似名称的方法在不同语言中可能具有不同的时间复杂性。
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