考虑到你的本意是要把它们“提炼”到最重要的部分，是否有有限的基本符号？
O（n^2）：
O（n）：
O（1）：
O（log n）对数
哦（不！）阶乘
O（na）多项式
或者你是否需要计算出一些变化，比如O（n^4）等如果是，那是唯一的例外吗？X一的力量？
最佳答案
一般来说，你将大O符号（以及相关的Bachman-Landau符号，如大θ和大ω）提炼为增长最快的N项所以，你移除/简化了较小的项（N2+N==O（N2））和项的不可变系数（O（4N2）==O（N2）），而不是幂或指数基（O（34N）==O（3N））你也不会去除可变系数；n logn是nlogn，不是logn或n。
所以，如果复杂性是多项式（n的幂）或指数（基数的n次幂），通常只会看到大OH符号中的数字。最常见的大oh符号和您显示的一样多，加上nlogn（非常常见）。
然而，如果您正在区分两种相同的一般复杂度的算法，则可以添加较小的术语和/或系数来显示相对的差异；当与其他O（n）算法进行比较时，一种执行线性但有另一个指令的算法可能被描述为o（2n）。然而，单独来看，这两种算法都是线性的（O（N））。
一些大o符号不是代数的，可能涉及到最简单的一般情况形式的多个变量。计数排序，例如，是复杂性O（马克斯（n，m）），其中n是列表中元素的数目，m是这些元素的范围。通常，在特定情况下，可以通过用n来定义m，从而减少到单个变量（如果所讨论的列表是前n个平方，m=n2-1）来减少这一点，但在一般情况下，这两个变量都是独立的且有意义的。BucketSort的复杂性是正式的O（n），但实际上它更像是O（nLogm），其中m是n元素列表的最大值。M通常被认为是无关紧要的，但这取决于您通常排序的值（对十亿个值中的5个值进行排序需要更多的循环来比较10的每个幂，而不是遍历列表以将它们放入bucket）和使用的基数（radix sort是一个base-2bucketsort；同样，对log2值较大的值进行排序将需要更多的循环而不是遍历）。
关于algorithm - Big O表示法的预期语法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/9116997/