我经常看到你们在谈论N种方法和N ^ 2种方法，如果我错了，请纠正我，指出方法的速度有多快。我的问题是：你们怎么知道哪种方法是N，哪些是N ^ 2？而且：还有其他方法的速度指示，那么只有N和N ^ 2？
答案 0 :(得分：2)
这说明了算法的复杂性（这是一个多快的指标，是的）
简而言之，它表示对于大小为“N”的方法的输入将需要多少“操作”（操作是一个非常模糊和抽象的术语）。
e.g。如果您的输入是List类型对象，并且您必须遍历列表中的所有项目，则复杂性为“N”。 （通常表示为O（N））。
如果你的输入是一个列表类型的对象，你只需要查看第一个（或最后一个），并且列表保证你看这个项目是O（1）;你的方法将是O（1） - 独立于输入大小。
如果您的输入是一个列表，并且您需要将每个项目与每个其他项目进行比较，那么复杂度将为O（N²）或O（N * log（n））
答案 1 :(得分：2)
如果我错了，请纠正我，说明方法有多快。
它说一个算法如何在理想的机器上扩展。它故意忽略了所涉及的因素，这可能意味着O（1）可能比O（N）慢，这可能比你的用例慢O（N ^ 2）。例如Arrays.sort（）将对小集合使用插入排序O（N ^ 2）（Java 7中的长度<47），而不是快速排序O（N ln N）
一般来说，使用低阶算法是一种更安全的选择，因为它们在极端情况下不太可能中断，您可能无法彻底测试。
答案 2 :(得分：0)
猜测程序的大O复杂性的方法是基于干运行代码的经验（在您的脑海中运行它）。有些情况很明显，但最有趣的情况不是：例如，在O（n）循环中调用已知为O（n）的库方法会导致总数为O（n 2 ）复杂;写入O（n）循环中的TreeMap会导致总计O（nlogn），依此类推。