我知道我们只应该考虑更大的权力术语，但是对于较小的x值，+x会很重要。如果它具有非常大的x值，则不会。
答案 0 :(得分：5)
Big O是无穷大的限制......你不关心小值，所以你可以忽略+ x
答案 1 :(得分：4)
Big-Oh不是关于n的较小值。
所以：不，它不会更大。 O（n ^ 2 + n）= O（n ^ 2）
答案 2 :(得分：2)
“大O”符号的意思是谈论n变大时的行为。是的，对于小型n^2 + n，n和n之间会有所不同，但对于小型n，我们无需担心性能问题。
O(n^2 + n)指的是限制行为，这与O(n^2)的“技术上”不同，因为n接近(n^2 + n)/n^2的无穷大的限制是1（这是一个常数，值“一”也不重要。）
答案 3 :(得分：0)
如果你要比较两种算法并且都是Ox ^ 2，那么你可能需要查看下一个重要的术语。关键是，大O分析通常允许您确定哪个算法更好。通常，这只使用最高阶项。
答案 4 :(得分：0)
绝对不是。
Big-O仅描述复杂性的顺序，并且始终带有隐含的比例常数。这个常数的值比低阶项更重要，即使对于小x也是如此。