线性时间

计算复杂性理论,一个被称为线性时间Ο(n)时间的算法,表示此算法解题所需时间与输入资料的大小成正比,通常以n表示。换句话说,执行时间与输入资料大小为线性比例。例如将一列数字加总的所需时间,正比于串列的长度。

然而实际情况常有差距,真实的执行时间很可能与预期的比率相差甚大,尤其在n的值很小时。在技术讨论时,在足够大的量n之下算法的执行时间从(a、b为正实数)时,就可称线性时间。详情请看大O符号

达到线性时间的执行性能通常是一个算法的最佳目标[来源请求]。很多学者研究并创造了许多接近线性或更佳的算法,包括了软件或硬件方面的研究。硬件方面,借由诸如平行运算的硬件架构,使得某些数学认为无法在标准计算模型下达到线性时间的算法,现在都可以在线性时间内执行完毕。例如内容可寻址存储器英语Content-addressable memory)。

某些排序算法可以在特殊的数据结构及排列下拥有线性时间的效率。但在一般情况下以比较元素大小来排序的算法,最多只能到达Ο(nlog(n))。最低限度复杂性的证明已被小O符号含括;通用排序算法被认为是Ω(n log(n))。另外,要找到一个集合中最大的元素是 Ω(n),因为算法必须至少比较过(n-1)次才能找到最大元素。

任何必须依赖全部输入内容才能得解的问题,它最少也得要线性时间才能得解,因为它至少得花线性时间来读取输入资料。

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