大O复杂性

你的回答是正确的,尽管我们没有说 O(2n) 但是 相反

什么 O(n) 也就是说,最坏情况下算法的时间复杂度最多呈线性增加,也就是说 最后 受窗体的某个函数约束 a * n 哪里 一 是一个常数。实际常数与big-O表示法无关。

我说,更专业一点 最后 因为我们讨论的是我们称之为算法的极限行为,所以您可以认为它只描述了非常大的输入的行为。

通过you算法中的示例,如 n 我们越来越不关心分配 k = 0 和 j = 0 ,它们变得微不足道。

总之,big-O符号旨在描述 运行时间增长的速度 ,而不是准确描述运行时是什么。