人々はまた、なぜビッグO表記が役立つのかと尋ねます。

Big O表記を使用すると、全体的な効率と拡張性の観点からアルゴリズムを分析できます。プラットフォーム、言語、OSによって異なる可能性のある効率の一定の順序の違いを抽象化して、アルゴリズムの固有の効率と、入力のサイズに応じてどのように変化するかに焦点を当てます。

同様に、どのBig O表記がより効率的ですか？ O （logN）：対数これは最も効率的な検索アルゴリズムです。操作の数は最初にピークに達し、入力のサイズが大きくなるにつれて平坦になります。最も一般的な例は、二分探索木です。

また、Big OのOは何の略ですか？

ランダウの記号とも呼ばれるビッグO表記（ゼロではなく大文字のO ）は、関数の漸近的振る舞いを説明するために複雑性理論、コンピューターサイエンス、および数学で使用される記号です。関数の成長率はその順序とも呼ばれるため、文字Oが使用されます。

データ構造のBigO表記とは何ですか？

大きい-O表記。 （定義）定義：問題のサイズn（通常はアイテムの数）が与えられた場合の、アルゴリズムの実行の理論的尺度。通常は必要な時間またはメモリ。非公式に、ある方程式f（n）= O （g（n））と言うことは、それがg（n）の定数倍よりも小さいことを意味します。