Time 寻找没有函数的大O表示法澄清

这个例子就在这个网站上，非常清楚，但是如果你用这个来代替呢： N、 平均秒数：（1000:2.7）（2000:3.04）（4000:3.6）（8000:3.7）（16000:4）？ N每次翻倍（2*N），平均时间开始趋于平稳。我可以通过下面的例子（O（logN））进行猜测，但是有人能澄清一下您将如何计算这个问题吗

O（1）：称为常数复杂性

1项：1秒
10项：1秒
100项：1秒

项目数量仍在以10倍的倍数增加，但O（1）的比例因子始终为1

O（logn）：称为对数复杂度

1项：1秒 10项：2秒 100项：3秒

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1000项：4秒

您需要根据对数曲线拟合进行回归分析。您可以从绘制数据开始，以获得视觉确认

例如，

log-fit

in将产生：

这表明您是对的，并且增长似乎是对数的（对于提供的数据）

但是，请注意，时间测量并不等于实际的复杂度分析，它是一种形式证明，而不是经验数据的曲线拟合（可能由于多种原因而失真）