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big o時間複雜度的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦GeorgeT.Heineman寫的 演算法學習手冊｜寫出更有效率的程式 和EricaDhawan的 數位肢體語言讀心術：當「字面意思」變成「我不是那個意思」……你必須讀懂螢幕圖文、數位語言背後的真實意思。都 可以從中找到所需的評價。
另外網站快快樂樂學Big-O - iCoding - I Code / I Share也說明：O () -> 讀作Order of; N: Input 的資料量. 另外講到Big-O，有時候也會聽到有人說時間複雜度(Time Complexity) ...
這兩本書分別來自歐萊禮 和大是文化所出版 。
元智大學 工業工程與管理學系 蘇傳軍所指導 黃士峰的 以資料倉儲驅動即時預測性維護平台：以連續型生產為例 （2021），提出big o時間複雜度關鍵因素是什麼，來自於工業4.0、物聯網、大數據分析、機器學習、資料倉儲、預測性維護、連續型生產。
而第二篇論文國防大學 網路安全碩士班 蔡宗憲所指導 楊忠珣的 建構基於集成分類技術且具備動態感知調控 之階層式入侵偵測研究 （2021），提出因為有 入侵偵測、不平衡資料、類別重疊、多元分類、階層式集成模型、動態分類閾值的重點而找出了 big o時間複雜度的解答。
最後網站漸進符號Asymptotic Notation - Weihang Lo則補充：這些描述方法，著重在處理事情的花費時間，或單位空間內的儲存量。 ... Big O 就是描述演算法複雜度上界的漸進符號，當一個演算法「實際」的複雜度（ ...
演算法學習手冊｜寫出更有效率的程式
為了解決big o時間複雜度 的問題，作者GeorgeT.Heineman 這樣論述：
論及撰寫有效率的程式時，每位軟體專業人士都需要具備有效率的演算法運作知識。在這本實務書籍中，《Algorithms in a Nutshell》作者George Heineman對於多種語言編寫程式時所用的效能改進關鍵演算法，有簡潔而詳實的介紹。軟體開發人員、測試人員、維護人員將理解演算法如何創造性地解決運算問題。 每章都會以前面章節內容為基礎，藉由清晰的圖示和不斷提供的新基本概念，包括演算法分析，對書中介紹的每個演算法做效能分級。你可以將每章所學到的內容，應用到該章最後的挑戰題中，如同模擬在程式術科面試場上的體驗。 閱讀本書，你將可以： ‧探索電腦科學和軟體
工程核心的基本演算法 ‧學習有效率解決問題的常見策略，例如：分治法、動態規劃、貪婪方法 ‧使用Big-O分析與評估程式的時間複雜度 ‧使用現有的Python函式庫和資料結構來解決演算法問題 ‧了解重要演算法的主要步驟 好評推薦 「一本平易近人的著作，可讓你立即應用進而提升程式的執行效率。書中將教你電腦科學中會用到的基本演算法和資料型別。如果你正在找一份程式設計相關的技術工作，這本書可能會在下次的程式面試中幫助你取得好成績。」 — Zvi Galil ，喬治亞理工學院，計算學院Frederick G. Storey主任暨名譽院長
以資料倉儲驅動即時預測性維護平台：以連續型生產為例
為了解決big o時間複雜度 的問題，作者黃士峰 這樣論述：
工業4.0的出現，促使現代機械設備相互溝通和協作生產的複雜度大為提升，任何一個生產環節的故障情事發生，都可能產生重大的後果。為落地工業4.0策略框架以實現工業高度自動化，勢必需要一全方位平台來整合既有之前沿技術，如：物聯網、機聯網、雲端運算、大數據分析、人工智慧等，能分析出機械設備於運作過程中的潛在缺陷，並於實際轉為故障前主動發出警報訊息，使產線人員得以迅速作出反應。本研究提出一以資料倉儲作為驅動核心的即時預測性維護平台，為具備連續型生產之企業提供即時預警分析服務。該平台整合了可用於處理感測器時間序列數據的資料倉儲系統，以及便於生成機器學習模型的大數據分析平台，並整合善於處理即時串流數據和故
障檢測的Spark分析引擎。
數位肢體語言讀心術：當「字面意思」變成「我不是那個意思」……你必須讀懂螢幕圖文、數位語言背後的真實意思。
為了解決big o時間複雜度 的問題，作者EricaDhawan 這樣論述：
◎同事都不接電話也不回電，卻來我的臉書按讚。他這是什麼意思？ ◎研究顯示，線上會議時，就算當事人的反應只延遲不到2秒，仍被視為不專心。 ◎老闆只是回一句：「OK。」為什麼公司裡每個人都緊張兮兮？ 面對面時，我們可以藉由對方的肢體語言，猜測他的心思， 例如，當他摸下巴、頭偏一邊，代表他正在思考； 說話時身體一直往前傾，手臂不盤胸，代表這個人想積極參與。 但如果你們彼此的溝通不是透過嘴和身體，而是文字呢？ 你要如何避免字面意思被誤解，省去解釋「我不是那個意思」？ 本書作者艾芮卡．達旺是哈佛大學和麻省理工學院的雙碩士， 她的著作曾在美國
企業閱讀書目名單中，被推選為第一名的讀物。 她說，社交軟體和只看到臉的線上會議，優點是快， 但少了判讀情緒的依據（動作、表情和口氣）。 本書就是要幫你，即使透過電子郵件、視訊、即時訊息、簡訊等媒介， 也能正確解讀螢幕背後的圖文真實訊息。 ◎隔著螢幕，文意、情緒如何精準表達？ 一對情侶用簡訊吵架，有一方寫下：「我們結束了嗎？」 是指吵架結束了，還是感情結束了？數位溝通，有50%的語氣被詮釋錯誤， 所以你的訊息要短，但又不能短到不清楚。 ◎標點和表情符號，一個訊號經常各自表述： 你請同事協助，有人回「好！」，有人回「好……」，誰更願意幫忙？ 表
情符號也會惹爭議，豎大拇指可能是比讚，也可能代表「去你的」。 驚嘆號的使用很容易讓人情緒滿滿！！！！！沒事的話用一個就好。 很多人愛用刪節號，但這會給人諷刺的感覺。（很多長輩很愛） ◎這些無意義的虛詞，少用，或根本不要用： 「我的感覺是……我覺得也許……我只是要……」，這些字眼都會削弱你的自信。 「我知道你有很多事情要忙……」，但萬一對方根本不忙呢？ 還有，將團隊工作成果呈交給主管時， 使用「我」而非「我們」，恐怕會害你得罪很多人。 如果你身處外商，開會對象遍及好幾國語言與文化，怎麼溝通最安全？ 有4種方法，不同性別、世代、文化背景下都適用。 那
些說話有分量、功勞獲認可、做事有效果的人， 究竟如何發送他們的訊號和線索？ 這是一本數位肢體語言讀心術的全方位行動指南。 名人推薦 《挺身而進》作者、臉書營運長雪柔‧桑德柏格（Sheryl Sandberg） 最會說故事的行銷大師塞斯‧高汀（Seth Godin） 鄭重推薦 溝通表達培訓師／張忘形 企業講師、口語表達專家／王東明 金鼎獎作家、《精準寫作》作者／洪震宇
建構基於集成分類技術且具備動態感知調控 之階層式入侵偵測研究
為了解決big o時間複雜度 的問題，作者楊忠珣 這樣論述：
隨著資訊科技及創新應用服務不斷發展，新型態攻擊手法也隨著環境演變而快速進化，隨之而來各種網路惡意攻擊活動更是層出不窮，近年來，受益於人工智慧快速發展，運用機器學習演算法學習大量數據，快速建立相應領域知識模型來判讀已知或未知攻擊，將有助於降低新型態攻擊威脅。然而，攻擊異常行為多半具有偽裝和隐藏特性，對應機器學習領域即是所謂的類別不平衡及類別重疊問題，疊加兩種問題，使得分類問題變得更複雜與困難。為解決上述困難，本論文提出具備動態感知調控的階層式集成模型架構，先以二分類模型去除不重要訓練及預測資料，簡化多分類處理資料採樣及類別重疊問題複雜度，有效縮短模型訓練時間，同時引入動態分類閾值調控機制(NC
CR)，藉由提高異常偵測敏感度，有效降低偵測漏報率，接著透過第二層多元分類模型實施過採樣及後驗機率極近鄰法(Proximity)，除了修正原本遭誤判分類，更進一步提升預測效率及多類別辨識準確度。所提出的分層堆疊架構搭配動態分類閾值(NCCR)及預測機率極近鄰(Proximity)方法，可以提升入侵偵測系統Geo(2.095%) / F1(1.43%)異常多分類總效能，包含(1)以NCCR方法降低異常類漏報率(FN)為零；(2)針對類別不平衡採用分層堆疊架構，提升Geo(0.783%) / F1(0.593%)分類準確率，減少4倍原始多分類和3倍經特徵減化模型訓練時間、1.58倍原始多分類和1.
24倍經特徵減化模型預測時間；(3)針對類別重疊，以Proximity方法提升Geo(1.315%) / F1(0.519%)分類準確率；(4)針對分類不確定性，以Margin方法篩選98.32%高信心分類品質，提升Geo(6.231%) / F1(7.903%)分類準確率。