Java Big O表示3嵌套循环的log(n)

时间:2013-01-23 06:25:42

标签: java loops complexity-theory big-o nested-loops

以下嵌套循环的Big O符号是什么?

     for (int i = n; i > 0; i = i / 2){
        for (int j = n; j > 0; j = j / 2){
           for (int k = n; k > 0; k = k / 2){
              count++;
           }
        }
     }

我的想法是: 每个循环都是O(log2(n)),所以它就像乘法

一样简单
O(log2(n)) * O(log2(n)) * O(log2(n))  =  O(log2(n)^3)

3 个答案:

答案 0 :(得分:11)

是的,这是正确的。

找出嵌套循环的大O复杂性的一种方法是从内到外工作,这些嵌套循环的边界不会立即相互依赖。最里面的循环执行O(log n)工作。第二个循环运行O(log n)次并且每次都执行O(log n),因此它执行O(log 2 n)工作。最后,最外面的循环运行O(log n)次并且O(log 2 n)在每次迭代时起作用,因此完成的总工作量是O(log 3 n )。

希望这有帮助!

答案 1 :(得分:1)

是的,你是对的。

简便的计算方法 -

for(int i=0; i<n;i++){ // n times 
    for(int j=0; j<n;j++){ // n times
    }
}

这个简单嵌套循环的例子。这里每个循环O(n)的Big-O并且它嵌套,因此通常是O(n * n),其是O(n ^ 2)个实际Big-O。在你的情况下 -

for (int i = n; i > 0; i = i / 2){ // log(n)
     for (int j = n; j > 0; j = j / 2){ // log(n)
         for (int k = n; k > 0; k = k / 2){ // log(n)
           count++;
         }
     }
}

哪个是嵌套循环,其中每个循环Big-O都是O(log(n))所以所有复杂性都是O(log(n)^3)

答案 2 :(得分:0)

的确,你的假设是正确的。您可以按照以下方式有条不紊地显示它:

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