我不确定这是否是我理解的问题但是Big Oh符号的这个方面对我来说似乎很奇怪。假设您有两种算法 - 第一次预制n ^ 2次操作，第二次执行n ^ 2-n次操作。由于二次项的优势，两种算法都具有复杂度O（n ^ 2），但第二种算法总是优于第一种算法。这对我来说似乎很奇怪，Big Oh符号使它看起来像是一样的。我不知道......
答案 0 :(得分：6)
Big O与执行算法所需的时间无关，它与大数据集（n值较大）时的扩展程度有关。
当提供大数据集时，n ^ 2项将很快掩盖任何线性项。所以线性项变得微不足道了。
答案 1 :(得分：1)
当n向无穷大增长时，n ^ 2将比n大得多，因此-n对结果没有任何显着差异。