describes an algorithm whose perfor

describes an algorithm whose performance will grow linearly and in direct proportion to the size of the input data set. The example below also demonstrates how Big O favours the worst-case performance scenario; a matching string could be found during any iteration of the for loop and the function would return early, but Big O notation will always assume the upper limit where the algorithm will perform the maximum number of iterations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อธิบายอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพจะเติบโตเชิงเส้น และสัดส่วนโดยตรงกับขนาดของข้อมูลป้อนเข้า ตัวอย่างด้านล่างแสดงวิธีสนับสนุนสถานการณ์สมมติหยาบ ๆ ประสิทธิภาพ O ใหญ่ สายอักขระตรงกันพบในช่วงการเกิดซ้ำของการวนและฟังก์ชันจะกลับช่วงต้น แต่สัญกรณ์โอใหญ่เสมอจะสมมติที่อัลกอริทึมจะดำเนินการจำนวนการเกิดซ้ำสูงสุดขีด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อธิบายขั้นตอนวิธีการที่มีประสิทธิภาพการทำงานที่จะเติบโตเป็นเส้นตรงและในสัดส่วนโดยตรงกับขนาดของชุดการป้อนข้อมูล ตัวอย่างด้านล่างนี้ยังแสดงให้เห็นว่า Big O โปรดปรานสถานการณ์ประสิทธิภาพการทำงานที่เลวร้ายที่สุดกรณี; สตริงจับคู่อาจจะพบในระหว่างการทำซ้ำใด ๆ สำหรับวงและฟังก์ชั่นจะกลับมาในช่วงต้น แต่ Big O โน้ตมักจะถือว่าขีด จำกัด บนที่อัลกอริทึมจะดำเนินการจำนวนสูงสุดของการทำซ้ำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อธิบายขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพจะขึ้นนำ และในสัดส่วนโดยตรงกับขนาดของข้อมูลชุด ตัวอย่างด้านล่างยังสาธิตวิธีใหญ่ O โปรดปรานสถานการณ์ประสิทธิภาพพลังงาน ; การจับคู่สตริงอาจจะพบได้ในใด ๆของการวนซ้ำและฟังก์ชันจะคืนเร็ว แต่สัญกรณ์โอใหญ่จะถือว่าจำนวนสูงสุดที่ขั้นตอนวิธีนี้จะแสดงจำนวนสูงสุดของการทำซ้ำ .