在实际开发过程中你会关心吗？我知道如果你想比较两种算法之间的速度，但在每天的开发过程中还有其他任何实际用途吗？例如，有没有人停下来查看他们的代码并制定出Big-O表示法？
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在很多方面，我编写了图像处理代码，即使是一个简单的函数也可以每天应用数十亿次。
因此，我经常在我的代码中包含性能信息，并在适用的情况下包含Big-O信息。
Big-O表示法在库编写者的实际操作中最有用，因为库代码总是在作者最初没有构思的情况下使用，并且这样的效率信息可以追踪性能问题而无需耗时的调试/分析。对于公司内部项目而言，这与公开可用的库一样。那些指出发布者通常不包含Big-O信息的人应该被提醒，软件也常常表现不佳。
我看到了一种趋向于减少算法知识的趋势，以及更强大的蛮力;这不是一代特定的开发人员，而是有多少开发人员的结果 - 对更多开发人员的需求导致大多数人甚至不了解算法的基础知识。许多人甚至不知道Big-O符号的含义，更不用说如何应用它，无论是选择要使用的库，还是为其他人编写库以供其他人使用。请注意，我不认为这是他们的错，因为显然关注完成项目，无论他们做得对不对。代码的平均寿命正在减少，部分原因在于此。
所以，总而言之，我建议Big-O表示法非常有用，但不经常使用，随着时间的推移，它的使用会减少更多，让更多的开发人员为他们的代码运行原因而摸不着头脑慢。如果你不使用它，不要感觉不好，你占大多数。