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对算法的分析通常侧重于渐近性能,特别是在初级水平,但在实际应用中,常数因素是重要的,而实际数据在规模上总是有限的。这个限制通常是可寻址内存的大小,所以在32位机器2 sup 32 / sup 4gib (如果使用分段内存则更大)和64位机器2 sup 64 / sup 16 EiB 上。因此,给定一个有限的大小,一个增长的顺序(时间或空间)可以被一个常量因子所取代,在这个意义上,所有实用的算法对于足够大的常量或足够小的数据都是 o (1)。
 
对算法的分析通常侧重于渐近性能,特别是在初级水平,但在实际应用中,常数因素是重要的,而实际数据在规模上总是有限的。这个限制通常是可寻址内存的大小,所以在32位机器2 sup 32 / sup 4gib (如果使用分段内存则更大)和64位机器2 sup 64 / sup 16 EiB 上。因此,给定一个有限的大小,一个增长的顺序(时间或空间)可以被一个常量因子所取代,在这个意义上,所有实用的算法对于足够大的常量或足够小的数据都是 o (1)。
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算法的分析通常侧重于算法的渐近性能,尤其是在初级阶段,但在实际应用中,常系数很重要,而实际数据的大小往往是有限的。该限制通常表现为是可寻址内存的大小,因此在32位计算机上232=4 GiB(如果使用分段内存,则更大),在64位计算机上264=16 EiB。因此,给定一个有限的大小,一个增长的顺序(时间或空间)可以被一个常数因子代替,在这个意义上,所有实际的算法对于足够大的常数或足够小的数据都是O(1)。
     
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