1樓：guxuecan劍
o(n)不是演算法，它是乙個函
數，是乙個表徵演算法時間複雜度的乙個函式。
電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是乙個關於代表演算法輸入值的字串的長度的函式。時間複雜度常用大o符號表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。
使用這種方式時，時間複雜度可被稱為是漸近的，它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。
2樓：匿名使用者
1、時間複雜度
（1）時間頻度
乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。
乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
（2）時間複雜度
在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。
一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為乙個常數，則時間複雜度為o(1),另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n2)。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),
線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2)，立方階o(n3),...，
k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
3樓：方田
^o(n)表示時間複雜度，它是衡量乙個演算法消耗時間的量度
如：計算f(x)=x^3+2x^2+5x-6中，隨著x的不斷趨向極端(即正無窮與負無窮)時,x^3越來越起主導作用，所以我們稱這個演算法的時間負雜度為o(3)
4樓：匿名使用者
對對對哇哇哇但事實上
5樓：匿名使用者
時間複雜度，了解其含義，可以看一些演算法方面的書
「o(n)」是什麼意思？
6樓：匿名使用者
o(n)表示時間複雜度，表示的是線性階，隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),線性對數階o(nlog2n),平方階o(n^2)，立方階o(n^3),...，k次方階o(n^k),指數階o(2^n)。
7樓：熱詞課代表
n+1中的n指的是每工作1年支付1個月工資的經濟補償。所謂的+1,是指用人單位解除勞動合同但是未提前30天書面通知勞動者時，額外支付的1個月工資。
8樓：司徒念麟
簡單理解：就是變數為n的時候，演算法需要對變數操作次數的量級。
比如：要找到乙個陣列裡面最大的乙個數，你要把n個變數都掃瞄一遍，操作次數為n，那麼演算法複雜度是o(n).
用氣泡排序排乙個陣列，對於n個變數的陣列，需要交換變數位置n²次，那麼演算法複雜度就是o(n²).
9樓：峰何以笙簫默
n, n 是拉丁字母中的第14個字母。 n在代數中表示很多，如從1開始到2,到3,..., 到n。
因此在口語中n經常用來表示特別多，例如「買了n多**卡」，「我跟他只見了一面就n熟了」。 閃族語中的nûn可能是表示「蛇」的圖形，它的音值是/n/，這與希臘語、伊特魯里亞語、拉丁語和所有當代語言的發音是一樣的。希臘名稱是：
nυ，ny。
在化學中，表示元素氮的化學符號，也表示粒子的數目，也表示當量濃度（即normality的縮寫），在有機化學中，還表示甲基連在氮原子上，如：n-甲基丙醯胺，分子式：ch₃ch₂conhch₃。
數學中，n代表自然數集（非負整數集）。n*表示正整數集。
n在交流電中表示零線。
n在地圖上，指正北方向。
在中國火車車次中，代表管內旅客快速列車。
請注意，力的單位牛頓符號並非n，而是希臘字母ν(nu)。
表示無數
10樓：匿名使用者
nw縮寫詞 abbr.
1.=*** worth 淨值
nw縮寫詞 abbr.
1.=northwest
nw縮寫詞 abbr.
1.=nanowatt 毫微瓦
11樓：怎樣撒謊
「o(n)」的意思是：時間複雜度
時間複雜度
（1）時間頻度
乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。
乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
（2）時間複雜度
在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。
一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為乙個常數，則時間複雜度為o(1),另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n2)。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),
線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2)，立方階o(n3),...，
k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
12樓：匿名使用者
1、時間複雜度
（1）時間頻度
乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。
乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
（2）時間複雜度
在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。
一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為乙個常數，則時間複雜度為o(1),另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n2)。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),
線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2)，立方階o(n3),...，
k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
演算法分析中o（n）什麼含義
13樓：匿名使用者
^o(n)這個大o表示的是最來壞源情況下的時間複雜度，就比如你舉的例子，一共n^3次乘法和n^3次加法，那麼加起來就是2×n^3。 然後如果有乙個表示式f(n)，使得n趨於無窮大的時候，lim(2×n^3)/f(n)=常數c，那麼就可以用大o表示。表示為o(f(n))，而且規定f(n)的表示式是不帶常數的係數的，那麼在這裡f(n)=n^3。
一般用大o表示演算法複雜度只需要取次數最高的項，而且去掉係數就ok了，不用每次都這麼算的。三重迴圈而且每重迴圈都執行n次的話直接o(n^3)就好了。
14樓：匿名使用者
o（bain） 表示執行時間的上界du 通俗點說就是演算法執行的zhi
最壞情況該程式dao有三重循
環 由c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][j];可知進行一回次答乘法必進行一次加法 故t（n)<=n^3+n^3=2n^3=**^3故t（n）=o（g（n））=o（n^3)
o(n_n)~是什麼意思
15樓：筱原雪平明子
應該是這個吧，o(n_n)o，是笑臉的意思，搜狗輸入法的表情裡也有。
16樓：月亮灣教育培訓中心
就是笑的意思啊
在搜狗輸入法裡輸入「哈哈」一詞就會有的
17樓：匿名使用者
笑啊，比較開心蕩漾的笑。這是顏文字
18樓：掌夏戲胭
這是我找到的，別人的回答
1、時間複雜度
（1）時間頻度
乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。
乙個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為t(n)。
（2）時間複雜度
在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。
一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n))
為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為乙個常數，則時間複雜度為o(1),另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n2+3n+4與t(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n2)。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：
常數階o(1),對數階o(log2n),線性階o(n),
線性對數階o(nlog2n),平方階o(n2)，立方階o(n3),...，
k次方階o(nk),指數階o(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
用什麼是什麼是什麼是什麼是什麼造句
母親的目光是愛戀，是期盼，是不捨，是力量。花兒是春天的諾言，潮汛是大海的諾言，遠方是道路的諾言。書籍如同翅膀一般，帶我遨遊知識的天空。書籍如同鏈條一般，串連著人類的思想和文明。書籍如同陽光一般，將我們求知的道路照亮。書籍如同神燈一般，可以應驗人們幽遠而離奇的夢想。書籍如同階梯一般，引導我們登上科學的...
是什麼？是什麼？還是什麼造句，用是什麼是什麼還是什麼造句
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用是什麼是什麼還是什麼造句，什麼是什麼,什麼也是什麼造句
春天是門前燕子的叫聲,是新生柳葉的嫩綠,還是融化的河水潺潺流動的清爽感覺.什麼是什麼,什麼也是什麼造句 1 快樂是人們在做了自己喜歡做的事情時獲得的感覺，也是一種精神上的愉悅。2 老師是辛勤的園丁，也是勤勞的蜜蜂。3 父母是我們的啟蒙老師，也是我們的朋友。4 學習是為了自己的目標，也是為了自己的未來...