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在某些情况下,您是否更喜欢 O(log n)
时间复杂度而不是 O(1)
时间复杂度?或者 O(n)
到 O(log n)
?
你有什么例子吗?
最佳答案
选择大 O 时间复杂度较高的算法而不是较低的算法的原因有很多:
10^5
中执行的算法比 1/10 更好^5 * log(n)
(O(1)
vs O(log(n)
),但对于最合理的 n
第一个会表现更好。例如,矩阵乘法的最佳复杂度是 O(n^2.373)
,但常数太高以至于(据我所知)没有计算库使用它。<O(n*log(n))
还是 O(n^2)
算法并不重要。O(log log N)
的时间复杂度来找到一个项目,但是还有一个二叉树在 O(log n)
中找到相同的。即使对于大量的 n = 10^20
,差异也可以忽略不计。O(n^2)
中运行并且需要 O(n^2)
内存的算法。当 n 不是很大时,它可能优于 O(n^3)
时间和 O(1)
空间。问题是您可以等待很长时间,但非常怀疑您能否找到足够大的 RAM 来将其用于您的算法O(n^2)
,比快速排序或合并排序差,但作为 online algorithm它可以在收到值列表(作为用户输入)时对值列表进行高效排序,而大多数其他算法只能对完整的值列表进行有效操作。关于algorithm - 在某些情况下,您是否更喜欢较高的 big-O 时间复杂度算法而不是较低的算法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34179968/
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