请有人解释一下：
如果文件说STL std :: vector find element performace = O（ln（n））， 这是什么意思。
O(ln(n)) - 什么是“ O ”，我可以在哪里阅读？
我可以在哪里阅读有关其他STL容器性能的性能
非常感谢
答案 0 :(得分：6)
Big O notation是一种衡量算法如何根据其工作的数据大小进行扩展的方法。
如果向量通常为O(n)，则查找元素，当向量排序并使用binary search family of algorithms之一时，它仅为O(lg(n))。
每种算法的复杂性都在标准中以及任何参考文献中指定（例如上面指向std::lower_bound的链接）。
BTW，ln在基础log上是e，但所有对数都是相同的复杂度，所以即使二进制搜索只执行lg（log 2 ）操作说技术上是正确的O(ln(n))。
答案 1 :(得分：5)
这被称为 Big O 表示法，它表示给定算法的渐近复杂性以及与某些参数的关系。
例如，在二分搜索的情况下，我们根据我们搜索的集合的大小来表示执行的比较数之间的关系。
通常可以从中推断出运行时间，但并非总是如此，特别是如果没有针对实现或硬件约束选择正确的“操作”。
前几天有一篇很好的帖子谈到使用磁带作为存储进行排序。由于搜索的复杂性表达了比较的数量并使用磁带作为存储，因此运行时主要受到磁带移动的影响...事实证明，尽管被描述为较慢，但是对于快速排序，bubblesort会表现得更好。
答案 2 :(得分：4)
Big-O表示法是关于程序性能的时间复杂性。
所以O（ln（n））意味着当向量变大时访问std :: vector中的元素与ln（size_of_vector）成比例，但这只是使用二进制搜索的排序向量。二进制搜索比线性搜索执行速度快，因为您可以快速消除可能的元素两次，因此ln实际上是一个日志库2.
答案 3 :(得分：4)
O是big O notation。它描述了算法的运行时复杂性。基本上，它是计算答案所需的操作数量。
答案 4 :(得分：2)
所有其他答案都已清除 O ，以查找给定算法的典型复杂性，查看一个不错的参考，例如this。在每个算法的底部，记录了算法的复杂性。
答案 5 :(得分：1)
O是“Order”的缩写。它是衡量操作运行时间的指标。
例如，此代码为O（n ^ 2），因为它将执行n * n次。
int n = 100;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
}
}