Algorithm 需要帮助渐近分析吗

在渐近分析中，我们总是讨论大于常数值的输入大小。这些大的输入可能永远不会提供给您的软件，而渐进较慢的算法对于您的特定情况总是表现得更好。因此，对于您的软件，您可能最终选择了一种渐进较慢但较快的算法。这意味着什么？

对于常量值在您的上下文中的含义，请比较这两种算法的渐近分析结果：

Algorithm A -> O(5*n^2)
Algorithm B -> O(2^n)

现在，为了更好地理解，请检查它们是如何增加的：

n | Algorithm A | Algorithm B
1 | 5           | 2
2 | 20          | 4
3 | 40          | 9
4 | 90          | 16
5 | 125         | 32
6 | 180         | 64
7 | 245         | 128
8 | 320         | 256
9 | 405         | 512 <-- Threshold
10| 500         | 1024

您可以将这些数字视为运行算法所花费的时间，数字越小表示算法越快。如您所见，当n=9时，算法B的结果将比算法A差。因此，对于较大的输入，算法A的效果更好。在您的问题上下文中，常量值表示一个像9这样的数字，它创建了用于比较算法的阈值

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作为旁注，当您渐进地分析算法时，分析结果中总是有一个常数，例如C乘以，例如OC*n^2。如果输入数据较小，此常量值通常会对选择更适合的算法产生重大影响。只是不要将这个常量值与您的问题上下文中的常量值弄错。

这意味着您应该测试并看看什么最适合您的特定情况。这里所指的常量值是什么？@sauravism这意味着如果输入很小，渐近分析结果将不准确。身材矮小通常取决于你的问题。