在现实生活中更有效率？
计算机科学的复杂性表明它将是大O（n）所以它们应该是平等的。但这在现实生活中有所不同吗？
我认为100次效率更高。
答案 0 :(得分：0)
不需要O（N），因为你的输入大小是常数.O（1）的时间复杂度意味着，无论输入大小如何，算法都将花费恒定的时间。在你的情况下，100次或10000次是不变的。
答案 1 :(得分：0)
以这种方式谈论效率毫无意义。
如果您的任务是打印100或1000行，“效率”不在于重复次数。
“效率”是指以最佳方式做事;不看重复次数。从这个意义上说，当你担心打印语句的效率时，你可能会担心刷新缓存，IO缓冲等等。
而且：你说的是“迭代1到n并打印行”有O（n）！所以，你不要选择两个不同的n并说：因为底层任务是O（n）;这样做100次就像做1000次一样。
含义：Big O旨在告诉您某项操作的潜在成本;它并不是要对 n 的具体实例说些什么。
答案 2 :(得分：0)
来自维基百科Big-O：
Big O表示法是一种描述限制的数学符号 当参数趋向于特定值或无穷大时，函数的行为。
是的，对于输入n，您的打印算法时间复杂度为O(n)。
当你谈论效率时，它实际上取决于你的实现和硬件等，但理论上它们实际上是平等的。
当你在谈论谁将更快时，那么通常输入尺寸较小的那个会更快。