大O和小O表示法之间的区别
表示法O(n)
和 表示法有o(n)
什么区别?
回答:
f∈O(g)说,本质上
对于 常数 k > 0的选择,您可以找到一个常数 a ,使得不等式0 <= f(x)<= kg(x)对于所有x> a成立。
请注意,O(g)是该条件成立的所有函数的集合。
f∈o(g)说,本质上
对于常数 k > 0的 选择,您都可以找到常数 a ,使得不等式0 <= f(x)
a成立。
再次注意,o(g)是一个集合。
在Big-O中,仅需要找到一个特定的乘数 k, 对于该乘数 k ,不等式保持在某个最小值 x 之上。
在Little-o中,必须保证存在一个最小值 x ,只要将 k 设为负数或零,无论将 k 设为多小,不等式都成立。
两者都描述了上限,尽管有点违反直觉,Little-o是更强有力的陈述。如果f∈o(g),则f和g的增长率之间的差距比f∈O(g)时大得多。
差异的一个例证是:f∈O(f)为真,而f∈o(f)为假。因此,Big-O可以理解为“ f∈O(g)表示f的渐近增长不快于g’s,而“
f∈o(g)意味着f的渐近增长严格地慢于g’s”。就像<=
vs 一样<
。
更具体地说,如果g(x)的值是f(x)的常数倍,则f∈O(g)为真。这就是为什么在使用big-O表示法时可以删除常量的原因。
但是,要使f∈o(g)为真,则g必须在其公式中包含x 的高次 幂 ,因此f(x)与g(x)之间的相对距离实际上必须随着x变大而变大。
要使用纯数学示例(而不是引用算法):
以下内容适用于Big-O,但如果使用little-o则不适用:
- x²∈O(x²)
- x²∈O(x²+ x)
- x²∈O(200 *x²)
以下是适用于little-o的情况:
- x²∈o(x³)
- x²∈o(x!)
- ln(x)∈o(x)
注意,如果f∈o(g),则意味着f∈O(g)。例如x²∈o(x³),因此x²∈O(x³)也成立(同样,将O视为<=
o并将o视为<
)
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