Time 时间复杂度，以O？

当输入的大小增加而时间减少时，时间复杂度是多少？

无论大小接近无穷大时的时间限制是什么；这是“足够大”输入的上限。

这取决于时间缩短的速度。例如，如果将输入大小加倍使运行时间减半，则运行时间将为

O（1/n）

基本上，这与增加输入大小也会增加运行时间的通常情况没有什么不同

---

当然，这是严格理论上的，因为在实践中，不可能有算法的运行时间随着输入大小接近无穷大而不断减少。

您能举一个这样的算法的例子吗？我无法想象。我在图像中有一个检测圆的例子，我发现半径越大，速度越快time@user2012107即便如此，我可以向您保证，您的跑步时间不会无限减少。如果它这样做了，它最终将达到零（运行时间不能变得任意小——如果n=1000需要一个CPU周期，那么n=1001就不可能需要半个CPU周期）。如果运行时间在减少一段时间后最终达到一个常数，则为O（1）。你的输入大小不是图像的大小，不是圆的半径吗？听起来您的运行时间更像是

O（n/r）

，其中

r

以

n

为边界。