最坏情况等于最佳情况算法答案

【问题标题】：worst case is equal to best case algorithms最坏情况等于最佳情况算法
【发布时间】：2021-07-05 18:41:16
【问题描述】：

我试图回答这个关于算法的问题，但我不明白这可能是什么。我没有任何示例可提供给您，我正在分享它与与我分享的相同：

“如果最坏情况下 X 算法的复杂度等于最好情况下 Y 算法的复杂度，这两种算法哪个更快？解释原因！” p>

【问题讨论】：

那么，如果 X 的运行时间小于或等于 Y 的运行时间，哪个更快？（假设输入足够大）
比较算法的标准方法是大 O，但这总是最坏的情况。比较实际算法的最佳方法是将它们与典型数据进行基准测试，否则变量太多。
我理解你们，但我真的要回答这个问题，这对我来说没有意义
@IanMercer 修复了它，不应该在那里
只有好的问题才能吸引好的答案，如果您想获得有用的答案，您需要先明确您的问题。您可能需要重新组织您的单词并添加示例来详细说明它。（当你试图让问题清晰和准确时，你的问题得到了自己的回答是很常见的）

【解决方案1】：

他们不是在寻找任何具体的答案。他们正在寻找你对这个问题的推理方式。例如，您可以进行如下推理：

显然，人们更喜欢一种算法，其最坏情况与另一种算法的最佳情况一样好。因为在最坏的情况下，它们是平等的，在最好的情况下，它会更好。但复杂性并不是判断算法的唯一标准，...

这是“看看你是如何推理事物”的问题之一，而不是“得到正确答案”的问题。

【讨论】：

【解决方案2】：

让我尝试分步解释：

了解算法可能具有不同的最佳/平均/最差时间复杂度，具体取决于输入大小等因素。
如果算法 X 的最差性能等于算法 Y 的最佳性能的复杂度，那么您可以推断，总体而言，算法 X 比算法 Y 更快，但这仅考虑渐近复杂度。见 3。
当然，您还需要考虑许多其他因素。考虑当算法 X 在非常特定的输入上比 Y 表现更好但平均而言，在最坏的情况下，X 和 Y 表现相同的场景，那么有必要了解这两种算法之间的权衡，例如空间复杂度和摊销复杂度。

【讨论】：