假设一个函数总共有 10N + 10 步。那么函数类将只是 O(N) 。如果我想提高函数的运行时间，是否意味着减少步数并减少函数类，使其小于线性？
【问题讨论】：
ln N 可能更多，但这一切都改进了运行时间。重要与否是另一回事。
标签： algorithm performance function big-o
从字面上看，如果你让函数在更短的时间内运行，你就是在减少它的运行时间。通常有两个方向可以做到这一点：想象现实生活中的跑步，你可以通过加强肌肉来缩短跑步时间（升级到 NASA 超级计算机），或者缩短你必须跑步的距离（改进/改变算法以减少步骤）。我们只关注第二个方向。
还有很多因素需要考虑，比如你的函数的实际输入是什么？
如果 N 很小 在 99% 的情况下，那么 常数因素很重要，即使它们属于同一类 O(N)。 O(10^6*N) 和 O(2*N) 都是 O(N)，但是 N 在小于 10^6 时并不占优势
如果N是通常大，你仍然可以说你通过减少常数因子改进了函数，但它可以忽略不计（但是是的，你仍然在减少它）。如果您需要可观察到的提升，那么您可能需要更改算法，更改数据结构，以便将函数改进为更好的复杂度类（从 O(N) 到 O(lg N ) 例如)。
因此，用你自己的话说：“减少步数”和“减少函数类”都是在减少函数的运行时间，但是一个是可观察的，因此是有用的，取决于它的使用和其他现实因素。
【讨论】：