Big O表示法的复杂度顺序是什么？

嗨，我正在尝试了解按大O表示法表示的复杂性顺序是什么。我已经阅读了许多文章，甚至在这里对Big O的有用描述中，也找不到任何能确切解释“复杂性顺序”的内容。

我已经了解的部分。关于Big

O表示法是，我们正在根据输入大小n的增长来衡量算法的时间和空间复杂度。我也了解某些排序方法对于O来说具有最佳，最坏和平均的情况，例如O（n），O（n ^

2）等，并且n是输入大小（要排序的元素数）。

任何简单的定义或示例，将不胜感激，谢谢。

大O是要为某些功能的增长找到上限。请参阅Wikipedia上的正式定义http://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation

因此，如果您有一个对大小数组进行排序的算法，n并且只需要恒定量的额外空间，并且需要完成（例如）2 n² +

n步骤，那么您会说它的空间复杂度是O(n)或O(1)（取决于您计算的数量输入数组的大小与否）及其时间复杂度为O(n²)。

仅知道这些O数字，您就可以大致确定n到达n + 100和/ 2 n或感兴趣的任何地方还需要多少空间和时间。这就是算法“扩展”的程度。

大O和复杂性实际上只是同一件事的两个术语。您可以说用“线性复杂度”代替O(n)，用二次复杂度代替O(n²)，等等。