我只是想知道this algorithm的效率（O（n））是多少：
据我所知，最坏的情况是O（n）= n（当k是先前置换的第一个元素时），最佳情况O（n）= 1（当k是先前置换的最后一个元素时）。
我可以说O（n）= n / 2？
答案 0 :(得分：2)
O(n) = n/2毫无意义。让f(n) = n成为算法的运行时间。然后正确的说法就是f(n)位于O(n)。 O(n)是一组函数，在n中最多渐近线性。
您的优化会产生预期的运行时间g(n) = n/2。 g(n)也位于O(n)。事实上O(n) = O(n/2)所以你节省一半的时间不会改变渐近的复杂性。
答案 1 :(得分：1)
算法中的所有步骤都渐近O(n)。
您的平均值不正确。仅仅因为最好的情况是O（1）而最坏的情况是O（n），你不能说算法需要O（n）= n / 2。 Big O表示法仅用于算法的上限。
因此，无论最佳情况如何，算法仍为O(n)。
答案 2 :(得分：0)
没有O（n）= n / 2。
当你进行O（n）计算时，你只是想找到函数依赖，你不关心系数。所以没有O（n）= n / 2，就像没有O（n）= 5n
答案 3 :(得分：0)
渐近地，O（n）与O（n / 2）相同。在任何情况下，都为n中的每一个执行算法！排列，所以顺序远大于你的估计（大约为n！）。