算法大O表示法

在计算机编程算法中，O 是用来描述函数增长率的符号，来源于数学中的大O符号，也叫做大O表示法或者渐进表示法。它的全称是“Order of”，翻译过来就是“某某的数量级”。

在计算机科学中，我们使用大O表示法来描述算法的时间复杂度和空间复杂度。对于一个给定的函数，O(函数) 描述了当输入值趋向于无穷大时，函数的上限增长率。这给了我们一种量化算法效率的方式，使我们能够对比不同算法在处理大量数据时的性能。

比如说，如果我们说一个算法的时间复杂度是O(n)，那么意味着如果输入数据量翻倍，算法执行的时间也大约翻倍。如果说一个算法的时间复杂度是O(n²)，那么数据量翻倍，执行时间大约会变为原来的四倍。

要注意的是，大O表示法提供的是最糟糕的情况下的复杂度估计。比如，一个排序算法可能在最差情况下具有O(n²)的复杂度，但在最好或平均情况下可能只有O(n log n)的复杂度。

总的来说，大O表示法是一种描述算法复杂度的工具，让我们可以对算法的效率进行量化分析和比较。

解读示例：

"O(n log n)" 这个符号在中文中通常读作 "大 O n 对数 n" 或 "阶乘 n 对数 n"。这是一个常见的复杂度级别，用于描述一些性能比线性更好，但又不及平方的算法，例如快速排序、归并排序等算法的时间复杂度就是 "O(n log n)"。

这里的 "log n" 表示的是对数，基数通常默认为2，也就是说 "log n" 就是以2为底 "n" 的对数。所以 "O(n log n)" 的含义是，当处理的数据量 "n" 增大时，所需要的操作次数会按 "n" 乘以 "n" 的对数这样的速度增长。这通常比 "O(n)" 快，但比 "O(n²)" 慢。