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大 O 记号是什么
大 O 描述算法耗时随数据量增长的量级:O(1) 常数、O(log n) 对数、O(n) 线性、O(n log n) 线性对数、O(n²) 平方——增长越平缓越扛大数据。
直觉参照:n = 100 万时,O(log n) 约 20 步、O(n) 100 万步、O(n²) 一万亿步——前两个瞬间完成,最后一个要跑几小时。排序的快排是 O(n log n),冒泡是 O(n²)。
面试高频陷阱:哈希表查找均摊 O(1) 但最坏 O(n);递归斐波那契是 O(2ⁿ) 而循环累加是 O(n)——同一个问题不同写法差一个宇宙。
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Calcton. 术语「大 O 记号」[EB/OL]. https://www.calcton.com/glossary/big-o-notation, 2026-06-25.
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