算法成本中的对数意味着什么？

Question

Sklearn谈到决策树：

The cost of using the tree (i.e., predicting data) is logarithmic 
in the number of data points used to train the tree.

我知道对数与指数函数的反函数。在这种情况下它意味着什么？我觉得它引用了指数函数，例如2 ** n个可能的节点等。

然而，我的理解相当模糊，我希望得到一个更好的画面。

Answer 1

首先查看What is a plain English explanation of "Big O" notation?或许多其他类似解释，了解O(f(N))的含义。在这种情况下，您有O(log N)：当数据点数增加一倍时，成本会增加一个常数。

Answer 2

非常简短：

O(1) < O(log N) < O(N) 

对数比线性（即O(N)）成本便宜。

维基百科有一个很好的表orders the different big-O costs。