Time complexity 函数的上限怎么可能低于其他可能的增长率？

用大O表示法描述函数只提供 函数增长率的上界这意味着 O（n）的函数在技术上也是O（n2），O（n3）等

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O（n）怎么也可以是O（n^2）等

Big O是您使用的算法运行时间的上限，如果您查看

n

vs

n^2

的图表，您会发现（对于大于1的数字，

n

的行位于

n^2

的行下方。您可以说，运行时间

O（n）

的算法也有

O（n^2）

的上限，因为该算法属于

n^2

的行。该算法不需要花那么长的时间运行，您只是说它所需的时间比这要短，因此是一个上限。

引号是可视化为O（n^2），还是读取为O（n2），而没有凸起的“2”？