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基础差学习编程语言合适吗?依据达内之前所说的，任意一个操作(除非这个操作自身是调用一个函数，且该函数花费的时刻也与数据有关)均假定花费1个时刻单位，简略化简的话就是9*n+x+100，由于对数据操作时存在区别对待，所以存在一个不确定的x那么问题来了，咱们这时分应该说该算法的大O阶为O(9*n+x+100)吗?

【达内it训练】明显是不应该的，由于假如要将这样的未知量也算上，也就意味着关于算法中的每个挑选结构都得设置独自的未知量，当算法的挑选结构很多时，核算算法的时刻花费就会很困难。那么关于这样的“未知量”咱们该怎么处理。

很简略，已然大O阶要代表算法的zui坏状况，那咱们就假定挑选结构永远是zui坏状况，在上述算法中也就是永远都是对数据履行4个操作而不是3个。这样一来，大O阶的核算就简略了一些，3*n+4*n+3*n+100=10n，为O(10*n+100)。

【达内编程训练】现在咱们再来看看大O阶中的常数项，乍一看，咱们会以为常数项也是核算算法时刻花费时必不可少的，可是假如咱们细心想想咱们剖析算法时刻花费的底子意图，就会发现，咱们在乎的其实是算法时刻花费与数据量n之间的关系。就像前面说的，假如一段程序不管数据量多少都是花费一样多的时刻单位，那么这段程序是不是算法都是一个问题。出于这个原因，关于大O阶中的常数项，咱们总是挑选直接放弃(不管大小)，因而O(10*n+100)又被咱们简化为了O(10*n)

【达内核算机训练】因而，假定一个算法消耗时刻单位为3*n^3+n^2+9*n+239，咱们也将其zui坏景象表明为O(n^3)。明显的，这时分的大O阶现已不能较为准确的反映出算法要消耗的时刻了，只能说反映出了算法时刻“所在的等级”。

可是由于在数据量n足够大的时分，“低等级”(如n^2)的算法总是会比“高等级”(如n^3)的算法更快，所以大部分时分咱们也只需要在意算法消耗时刻“所在的等级”，这也是咱们极度精简时刻单位的原因。