Big-O符号O(n)和Little-O符号o(n)有什么区别？
我发现当我无法在概念上掌握某些东西时，思考为什么要使用X有助于理解X.（不是说你没有尝试过，我只是在设置舞台。）
[你知道的东西]分类算法的常用方法是运行时，通过引用算法的大复杂性，你可以很好地估计哪一个是“更好” - 无论哪个具有“最小”功能在O！即使在现实世界中，O（N）比O（N²）“更好”，除非像超大质量常数之类的傻事。[/你知道的东西]
假设有一些在O（N）中运行的算法。很好，对吧？但是，让我们说你（你很聪明的人，你）想出一个在O（N /loglogloglogN）中运行的算法。好极了！它更快！但是当你撰写论文时，你会一遍又一遍地写下傻傻的写作。所以你写了一次，然后你可以说“在本文中，我已经证明了算法X，以前可以在时间O（N）中计算，实际上是在o（n）中可计算的。”
因此，每个人都知道你的算法更快 - 有多少不清楚，但他们知道它更快。理论上。 :)