Если бы фамилия "Smith" всегда была последним элементом в массиве, последовательный поиск был бы очень медленным. Такая ситуация известна под названием худший случай. В нашем примере ее можно представить как О(n), точно так же, как и для среднего случая.
Несмотря на то что для бинарного поиска быстродействие в лучшем случае (искомый элемент всегда находится в средине массива) равно быстродействию в лучшем случае для последовательного поиска, тем не менее, его быстродействие в худшем случае намного выше. Собранные нами статистические данные при поиске элемента, которого нет в массиве, являются значениями для худшего случая.
В общем, при выборе алгоритма следует учитывать значения в О-нотации для среднего и худшего случаев. Лучшие случаи, как правило, не интересны, поскольку программисты всегда более обеспокоены "граничными" условиями, по которым и будут судить о быстродействии приложения.
Таким образом, мы увидели, что О-нотация - очень ценное средство оценки быстродействия различных алгоритмов. Кроме того, следует помнить, что О-нотация в общем случае имеет смысл только для больших n. Для небольших n выбор алгоритма лучше осуществлять на основе статистических данных о времени его выполнения. Единственным достоверным методом оценки эффективности алгоритма является определение времени его работы. Поэтому не гадайте, а интенсивно используйте профилировщик.
