可能重复：
Big O, how do you calculate/approximate it?
Plain English explanation of Big O
我刚看到这个问题：Find nearest number in unordered array。在答案中，人们正在谈论他们提出的方法的复杂性。他们如何计算呢？ O（n）或O（logn）是什么意思？如何查找/计算方法/程序的复杂性？
答案 0 :(得分：2)
当您的算法使用n个相似元素时，复杂性是有意义的。并说，时间如何根据n的变化而变化。因此，如果n上升2次并且时间增加2倍，则会出现O（n）复杂度。
如果时间增加为（n ^ 2 + 2000n）函数，我们也说复杂性又是O（n ^ 2）。该理论只考虑更大的n值，大于算法中的任何其他常数。所以，理论并不总是符合你的需要，要注意这一点。这不是算法理论的问题，它的应用问题往往不注重重要细节
你怎么猜？好吧，如果你进行n次相同的操作，其中n是数组元素的数量，你有O（n）。如果你正在进行相同的操作n次，而不是n-1次，而不是n-2次，那么你的复杂度为n +（n-1）+ ... + 1。它是n（n + 1）/ 2，也是const * n + const2 * n ^ 2。所以，它是O（n ^ 2）。当n足够大时，两次n将意味着4倍的时间。逻辑和算术。
答案 1 :(得分：1)
简答：O（），o（）等......是描述函数将根据其变量增长的趋势的符号。例如f（x）= x ^ 2 + x - 6 =＆gt; O（x ^ 2）因为增长是由函数中最高的多项式度驱动的。 有关此特定主题的更多信息：Big O notation
长答案：这些符号是算法和计算理论研究的基础。你可能想读一本关于它的好书。 One of the most famous books on Algorithms out there
此外，OpenMIT还提供免费的全部课程。这很有意思！。
答案 2 :(得分：0)
已知且Big O Notation，用于查找给定算法的计算时间复杂度。您可以找到有关如何自行计算here的简短指南。虽然它不是Java，但时间复杂度的概念是语言无关的，所以你应该没问题。但请注意，具有相似名称的方法可能具有不同语言的不同时间复杂度。