计算大O.

Question

所以我想为这段代码计算Big O，但我不确定如何处理它。一些帮助入门将不胜感激。

`

            for ( i = 1 ; i * i < n ; i++){
                for ( j = 1 ; j < n ; j++)
                {
                  ...
                }
            }
            for ( i = 1 ; i < n ; i++){
                for ( j = i % 5 ; i + j < 2000; j++)
                {
                  ...
                }

`

Answer 1

好的，我们从第一个内循环开始，看到它是O(n)。然后，i从1变为平方根n，因此该循环的复杂度为O(sqrt(n))。然后我们将它们相乘以找到第一个嵌套循环的复杂性，即O(n * sqrt(n))。

第二个外环具有复杂度n，内部循环运行定义次数（不依赖于n），因此总复杂度为O(n * sqrt(n) + n)。

Answer 2

Big O是最糟糕的情况，在这种情况下是N ^ 2，因为你在第一个for循环中有一个嵌套的for循环。

第二组for循环只是N的大O，因为内部for循环最多运行2000次，并且在范围内非常小，尤其是当N很大时。