为什么 nlogn 如此难以反转？

在计算机科学中，nlogn是一种复杂度表示法，用于描述算法的时间复杂度。nlogn难以反转，主要是因为nlogn的增长速度非常快，尤其是在大数据集上。

nlogn的增长速度比线性增长（如O(n)）和对数增长（如O(log n)）都要快。当n变得非常大时，nlogn的增长速度会远远超过其他增长速度，因此很难反转。

例如，如果我们有一个大小为10000的数据集，O(n)算法需要执行10000次操作，而O(nlogn)算法需要执行10000log(10000)=1000013.3=133000次操作。这意味着O(nlogn)算法比O(n)算法需要执行很多很多次操作。

此外，nlogn的反转也很难，因为它涉及到对数的计算，这在数学上并不容易解决。

总之，nlogn难以反转，主要是因为它的增长速度非常快，尤其是在大数据集上。为了解决这个问题，可以尝试使用其他增长速度较慢的算法，如O(n)或O(log n)。