2011-01-17 2 views

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Ceci est appelé notation "Big O". Il vous indique l'efficacité d'un algorithme en fonction du nombre d'éléments qu'il doit traiter.

  • O (1) = Le processus prend une durée constante, quel que soit le nombre d'éléments.
  • O (n) = Le temps de traitement a une croissance linéaire basée sur le nombre d'éléments.

Wikipédia a une table qui montre les fonctions "Big O" commun: http://en.wikipedia.org/wiki/Big_O_notation#Orders_of_common_functions

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En termes simples, cela signifie que lorsque la longueur de la liste tend vers l'infini, l'opération O (1) ne change pas de manière significative en durée.

Comparez cela à une opération O (n), où si vous doublez la longueur de la liste, vous doublez la durée de l'opération.

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