這個問題在這里已經有了答案： 為什么常數總是從大 O 分析中洗掉？ (7 個回答) 22 小時前關閉。
我已經搜索了整個堆疊溢位，但找不到一個簡潔的答案。考慮這段代碼：
n = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12] ] # O(1)
for i in n: # O(n)
for j in i: # O(n)
print(j)
如果我的理解O()是正確的，這個演算法的時間復雜度是1 n*n，如果我們丟掉無關緊要的1 ，它就變成了n^2，或者二次時間。現在考慮這段代碼：
n = input() # O(1)
for i in range(0, len(n), 2): # O(n/2)?
print(n[i])
這次我們使用除法而不是指數：1 n/2-> n/2。
但是在我搜索的所有地方，人們都說O(n/2) == O(n)，因為O()測量相對時間等。但是如果O(n/2)是絕對的，我們應該在使用大 O 時將其折疊成O(n)，這不會使時間復雜度的型別也像log n和n!不正確，因為它只是意味著用絕對值修改 n...？
n^2==n因為它與 相同n/2，但/我們使用^. 是不正確的n!，因為階乘只是一系列乘法，所以我相信在丟棄所有 -1 后會崩潰成完全不同的東西。我哪里錯了？n!n*(n-1)*...
PS我對對數和大O符號的理解非常不完整，如果我遺漏了一些明顯的東西，請不要恨我。
uj5u.com熱心網友回復：
看看大 O 上的維基百科頁面
在典型用法中，O 表示法是漸近的，也就是說，它指的是非常大的 x。在這種情況下，“增長最快”的術語的貢獻最終會使其他術語變得無關緊要。因此，可以應用以下簡化規則：
- 如果 f(x) 是幾項的和，如果有一個增長率最大的，可以保留，其他的都省略。
- 如果 f(x) 是多個因子的乘積，則可以省略任何常數（乘積中不依賴于 x 的項）。
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