第二章 Big O notation，第二章bignotation

第二章 Big O notation，第二章bignotation

第二章 

Big O notation

電腦的計算過程中，基本上都是一些複雜的計算，數以千計，數以萬計或是數以億計的計算，那麼如何計算和總結為讓我們更加簡單易懂的語言呢，與成績分層是一個道理，A是好的，B次好等等等等，那麼我們就引入了big O notation這個概念。
在這裡，我們程式員如果要進行編程，我們不希望電腦花費大量的時間去進行一個運算，對於我們和使用者來說，我們要盡全力將big O 弄到最小。
1，2，3，4，5，6，7的是O(1)，是屬於常數的n，2n，2n+1，4m+4的是O(n)，是屬於線性函數n^2 4n^2+3等等的話就是O(n^2)，二次的線性函數等等
那麼，如果一個函數它是以多項式來表示的，那麼他的big O notation是什麼呢？給大家一個我們學校的例子，
當我們要看一個多項式的時候，General rule，pick the term that grows the fastest and remove
the constants from it:5n + 2log(n) is O(n).
3n^3 +2^n/6 is O(2^n ).
8log(n) + 7n is O(n).

從增長速度最小到速度最快：loglogn
logn (logarithmic)
sqrt n
n (linear)
n log（n）
n^2 (quadratic)
n^3 (cubic)
...
n^k (polynomial hierarchy)
a^n (exponential hierarchy)
n!

以上是big o notation的基礎，下一期我會詳細的介紹到執行個體