我正在尝试实现Quadratic Sieve，我注意到我需要选择一个平滑度B来使用这个算法。我在网上发现B也代表exp（（1/2 + o（1））（log n log log n）^（1/2））但现在我的问题是o（1）。你能告诉我o（1）代表什么？
答案 0 :(得分：6)
让我们从你的答案开始：
f（n）的定义是o（1）是limn→∞f（n）= 0。这意味着对于所有ε> 0，存在Nε，取决于ε，使得对于所有n≥Nε，我们具有| f（n）|≤ε。
或者用简单的英语：
符号o（1）表示“收敛于0的函数。”
这是一个很棒的资源：http://bigocheatsheet.com
查看渐近增长的符号部分
答案也可以在这个重复的帖子中找到：Difference between Big-O and Little-O Notation
f∈O（g）表示，基本上
对于至少一个选择的常数k＆gt; 0，你可以找到一个常数a，使得不等式f（x）<0。 k g（x）适用于所有x>一个。
请注意，O（g）是此条件所适用的所有函数的集合。
f∈o（g）说，基本上是
对于每个选择的常数k＆gt; 0，你可以找到一个常数a，使得不等式f（x）<0。 k g（x）适用于所有x>一个。
答案 1 :(得分：0)
O（1）表示它需要恒定的时间，不受输入大小的影响。 o（1）（略有不同！）表示它所代表的函数收敛于0。 我不会太担心平滑度，首先使用非常简单的平滑公式编写其他更复杂的算法。 （前100,000个素数，或者前n个素数，其中n = c * log（数字））一旦算法的其余部分正在工作（并且可能优化？），那么仔细选择平滑度实际上会产生显着影响。你在问题中提出的那个长期复杂的公式是二次筛分算法本身的近似（渐近）运行时间，我很确定它与选择平滑度无关。