【内部资料】算法中的大O表示法

大O表示法指出了算法有多快。例如，假设列表包含n个元素。简单查找需要检查每个元素，因此需要执行n次操作。使用大O表示法，这个运行时间为O(n)。单位秒呢？没有——大O表示法指的并非以秒为单位的速度。大O表示法让你能够比较操作数，它指出了算法运行时间的增速。

大O表示法用于衡量算法的效率，不涉及具体的时间单位，而是描述了算法执行时间随输入规模增加而增长的速度。 O(n) 表示算法的运行时间与输入规模 n 成正比。也就是说，随着输入规模的增加，算法的运行时间会线性增长。

所以，大O表示法并不关注具体的秒数或其他时间单位，而是着重于分析算法在不同输入规模下的性能。通过比较不同算法的大O表示法，可以判断哪个算法更有效率，而不需要具体的时间单位。

如果需要测量具体的时间，通常会使用实际的计时方法（例如，秒或毫秒）来评估算法的执行时间。但大O表示法更适用于理论性的算法分析和比较。

大O表示法的主要目的是比较算法的操作数随着输入规模的增加而增长的速度，而不是具体的操作数数量。通过比较不同算法的大O表示法，可以判断哪个算法在大规模数据上更有效率。它提供了一种高层次的抽象，让你能够理解算法的整体性能趋势。

例如，如果一个算法的大O表示法是O(n)，而另一个算法的大O表示法是O(n^2)，那么你可以推断，在输入规模变大时，第一个算法的操作数会线性增加，而第二个算法的操作数会平方增加。因此，第一个算法在大规模数据上通常会比第二个算法更有效率。

这种比较操作数增长速度的方式允许你在选择算法时考虑到输入规模的变化，而不需要具体的操作数数量或时间单位。