初级算法：大O表示法
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了初级算法：大O表示法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
大O表示法的样子为 O(操作数)
大O表示法指出了算法的速度有多快
它的好处在于，当我们引用别人的算法时，了解了它的大O表示法会对我们大有益处。（一般情况下用处不大，但了解总是好的）
# 算法 ：解决问题的方法
# 抽象 ：什么是整数 ，什么是平方
# 接口： 起交互作用 interface
import math
a = math.sqrt(16) # sqrt 求平方根的 4的平方得16
print(a)
# 算法分析关心得是 基于所用的计算资源比较算法 ： 使用的空间和内存 多占点内存没事 快就完了
# 基准分析： 用 调用time
import time
def sum(n):
start = time.time()
sum = 0
for i in range(1, 1 + n):
sum += i
end = time.time() - start
return sum, end
for i in range(1):
result, ruantime = sum(100000)
print(result, '时间', ruantime)
def sumofn(n):
star = time.time()
s = n * (n + 1) / 2
end = time.time() - star
return s, end
print(sumofn(100000)) # 直接公式法用时很短
# 大O表示法： 数量级常被称为大O表示法 近似表达的一种算法 ：记作 O(f(n))
# 大O表示法的样子为 O(操作数)
# 大O表示法指出了算法的速度有多快
# 它的好处在于，当我们引用别人的算法时，了解了它的大O表示法会对我们大有益处。（一般情况下用处不大，但了解总是好的）
以上是关于初级算法：大O表示法的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章