Algorithm 上述算法的平均案例复杂度

简单的线性搜索，找到最大最小算法

maxmin(a,n,max,min)
{
   max=min=a[1];
   for i=2 to n do
   {
     if a[i]>max then
         max:=a[i]; 
     else if a[i]<min then 
         min:=a[i];
    }
}

maxmin（a，n，max，min）
{
max=min=a[1]；
对于i=2到n do
{
如果a[i]>最大值，则
max:=a[i]；
否则，如果一个[i]线性搜索是最坏的情况，O（n），最好的情况O（1）
这是O（n）。一个
if
语句和可能的赋值是O（1），所以它们不会影响big-O分类（尽管它们肯定会在一定程度上影响运行时）

另一种考虑问题的方法是，如果你加倍N，运行时间几乎完全是两倍。< /P> O（3N／2）- 1是O（n）- 1是O（n）。O是指按n阶的顺序执行的。n乘一个常数不改变缩放特性。从O（n）减去常数。也不会改变缩放特性（当N非常大时，-1将为infintesimal）。