第2个回答 2019-09-10
O(n)表示时间复杂度。
按数量级递增排列,常见的时间复杂度有:
常数阶O(1)、对数阶O(logn)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlogn)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)......
在n不断增大情况下,数量级越大,O(n)就增长得越快,通常数量级所使用的比例为10,那么1000和100的数量级分别为3和2,当然也可以用2作为比例,4和16的数量级分别为2和4。
类比到时间复杂度,当n很大的时候,O(2^n)和O(n)之间差的数量级就非常巨大。本回答被网友采纳