复杂度：一眼看穿代码值不值

这里有 2 篇文章，从一个词走向真实工作里的选择；先读懂，再决定要不要使用。

阅读线程开放

2篇札记

阅读方式先找到你卡住的地方，再顺着证据和取舍走

每篇可以独立阅读，也可以沿着这条线程继续。

AI 背后的算法无需登录

本页解决的问题

先给结论

什么是「复杂度：一眼看穿代码值不值」，它会影响哪些 AI 决策？

拖动数据量滑块，看 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n²) 四条曲线怎么分道扬镳；数据翻十倍，谁不动声色、谁当场爆炸本页把相关概念、常见误区和实践文章放在同一条阅读线程里。

判断标准

先判断你卡在定义、选择还是验证，再从下方 2 篇文章中选择最接近的一篇。

下一步

从「Big-O：一眼看穿代码要跑多久」开始，读完后用自己的任务复述结论。

常见误区

不要把同一主题下的所有方法当成可互换方案；输入、风险和验收标准变化时，答案也会变化。

这条问题线程

2 篇札记

拖动数据量滑块，看 O(1)、O(log n)、O(n)、O(n²) 四条曲线怎么分道扬镳；数据翻十倍，谁不动声色、谁当场爆炸

注意力机制要让每个 Token 看所有 Token：拖动上下文长度，看计算量和账单按平方往上蹿——长对话变卡变贵的根源