Memory 一个程序访问RAM需要多少时间？

我已经看到了关于时间为什么（

O（1）

）和时间为什么（

O（n）

）的解释。坦率地说，这两种说法对我来说都没有多大意义；big-O表示法中的

n

是什么？使用big-O测量物理设备的运行速度有何意义？我理解，在线性时间内访问RAM的一个参数是，如果您有一个数组

a

，那么第k个元素将位于地址

a+k*size\u类型

（点是地址可以很容易地计算）。如果你知道你想从哪里加载

或
存储
的地址，那不是一个固定的时间量吗？从这个意义上说，无论在什么位置，它总是需要相同的时间？有人告诉我在RAM中查找某些东西（比如数组中的元素）需要比
O（n）
更长的时间，因为它需要找到正确的页面。这是错误的，因为分页与硬盘有关，而不是RAM。
我认为这是一个纳秒值，比访问磁盘（5到80毫秒）快得多。
我认为这是一个纳秒值，比访问磁盘（5到80毫秒）快得多。
分页与硬盘有关，而不是RAM。
“分页与硬盘有关。”。在嵌入式实现中，当可用RAM比直接寻址的RAM多时，可以对RAM进行分页。访问数组的一个元素是O（1）。读取整个数组是O（n）。线性时间，而不是对数时间。它的伸缩性不如O（n）那么整齐，处理器缓存和清除其他RAM页面的需要会使它变得非常不规则。但big-Oh并不担心这一点。在我看来，你似乎不理解big-O复杂性的概念，我强烈建议你先读一读。您将算法复杂性与硬件实现细节混为一谈。此外，分页和分段被每一个现代CPU用来解决内存碎片问题，如果没有其他问题的话。例如，google“TLB”。@VioletGiraffe这是我的论点（或者可能是问题），在讨论硬件做某事需要多长时间时，你不能应用big-O。big-O不是关于读取数据需要多长时间。读取一个字节可能需要一个小时，如果时间相同，则不管数据量（即RAM大小）如何，“分页属于硬盘，而不是RAM。”这远远不是真的。在嵌入式实现中，当可用RAM比直接寻址的RAM多时，可以对RAM进行分页。访问数组的一个元素是O（1）。读取整个数组是O（n）。线性时间，而不是对数时间。它的伸缩性不如O（n）那么整齐，处理器缓存和清除其他RAM页面的需要会使它变得非常不规则。但big-Oh并不担心这一点。在我看来，你似乎不理解big-O复杂性的概念，我强烈建议你先读一读。您将算法复杂性与硬件实现细节混为一谈。此外，分页和分段被每一个现代CPU用来解决内存碎片问题，如果没有其他问题的话。例如，google“TLB”。@VioletGiraffe这是我的论点（或者可能是问题），在讨论硬件做某事需要多长时间时，你不能应用big-O。big-O不是关于读取数据需要多长时间。读取一个字节可能需要一个小时，如果无论数据量（即RAM大小）如何，时间都相同，则仍然是O（1）。