假设我们有一个唯一ASCII字符的字符串，这意味着它的长度将永远不会超过128个字符。
如果出于某种原因要扫描此字符串，此扫描是否算作O（n）或O（1）？
其中n是字符串的实际长度。
[以n表示算法的时间或空间复杂度时，您需要定义n是什么。
众所周知，n个字符数组的线性扫描的时间复杂度为O(n)。由于您正在对<= 128个字符的数组应用相同的算法，因此可以肯定地说您正在对数组应用O(n)算法。
但是，如果将算法定义为“扫描最多128个字符的字符数组”，则您的算法实际上将具有O(1)的时间复杂度，因为其运算数量上限是一个常数。
因此回答您的问题：这是一个透视问题。您如何定义算法？
n的数组的广义扫描”？然后是O(n)，在您的特定应用程序中，n恰好永远不会超过128（对您有好处）。O(1)，因为它的时间是一个常量的上限。现在，即使您要扩展数组的长度以填满所有RAM，无论它有多大，它仍然是一个有限整数，因此，从数学上讲，您将声称它将在[C0中运行] 时间。 但是！定义一种算法来扫描适合您RAM的数组有多重要？我们只是严重降低了算法的实用性，因为例如，如果我的RAM比您多，那么您的算法将无法满足我的需求。
这就是为什么我们使用参数O(1)来表示某些度量（此处为数组的长度）的原因。这允许我们定义了一种扫描算法，该算法适用于ANY（！）大小的输入。如您所知，此算法充其量是n，听起来可能不及O(n)，但现在它已成为一种通用算法，可用于任何输入大小，而不是我们包含输入限制的大小作为算法本身的一部分。
一方面是O（n），因为程序的复杂度取决于某个变量n，它可以在[0，128]的范围内改变宽度。
另一方面，如果程序总是执行相同数量的操作，则将具有O（1）。情况并非如此，因为如果长度更大，则需要更多的工作。
尽管考虑到最坏的情况是O（128）从而使其成为O（1）