在几个月前研究项目的数据结构时，我遇到了一个我非常喜欢的术语，可以使用如下：
这[算法/解决方案/数据结构]是盟友最优的
意味着所引用的解决方案的时间（或空间，取决于上下文）复杂性与它解决的问题的基本复杂性相同。
例如，如果我们忽略量子计算并且在一般情况下接受排序问题是O(n log n)时间，那么就时间复杂度而言，堆排序是最合适的，因为它的复杂性是也是O(n log n)，而冒泡排序不是?????盟友最优，因为O(n^2)比O(n log n)更差。
我不知道我在哪里阅读它，到目前为止我还没有找到谷歌，而且无法记住它从此一直困扰着我！
答案 0 :(得分：1)
也许你在谈论Asymptotically optimal algorithm：
在计算机科学中，一种算法被认为是渐近最优的，如果粗略地说，对于大输入，它在最坏的情况下执行比最佳算法更差的常数因子（独立于输入大小）。
答案 1 :(得分：1)
你是否认为计算上最优？可能是“渐近最优”，就像另一个答案所说的那样。你所描述的似乎是大哥们：
如果一个问题已被证明至少采用f（x），则称为Omega（f（x））;算法的最坏情况是big-O（g（x））。当f（x）== g（x）时，也就是说解决方案的最坏情况是问题的最佳情况，算法是big-theta（f（x））。所以heapsort，例如是theta（n * log（n））。