如果有2种算法，计算不同的复杂性相同的结果，将O（log n）的永远是更快？如果是这样，请解释。顺便说一句，这不是一个问题的分配。
否。如果一个算法在N/100，而另一个在(log N)*100运行，然后第二个将是更小的输入尺寸慢。渐近复杂性是有关的运行时间的行为作为输入大小到无穷大。
不，它不会总是更快。但是，随着问题规模的增长越来越大，最终你总会达到一个点，其中O（log n）的算法比为O（n）的速度更快。
在现实世界中的情况，通常在O（log n）的算法将超越O（n）的算法会来非常快的地步。还有为O（log n）和O（N）之间有很大的区别，就像有O（n）和O（N ^ 2）有很大的区别。
如果你有阅读由乔恩·本特利编程珠玑的机会，还有在那里，他抽得一个O（n）的算法针对Ø一个真棒章（N ^ 2）一个，千方百计给为O（n ^ 2 ） 优势。 （在C他代码为O（n ^ 2）算法在Alpha，并在解释基本的O（n）的算法在旧的Z80类的东西，在大约1MHz的运行。）这是令人惊讶的速度有多快为O（n）算法追上为O（n ^ 2）之一。
不过偶尔，你会发现一个非常复杂的算法，其具有的复杂性只是比简单的一个稍微好一点。在这种情况下，不要盲目选择一个更好的大O的算法 - 你会发现，它只是在非常大的问题更快。
对于大小为n的输入，O-的算法（n）的将执行步骤与n成比例，而的O另一个算法（的log（n））将执行步骤大致的log（n）。
显然LOG（n）是大于n，因此复杂性为O（log（N））较好的算法更小。因为它要快得多。