以下递归代码的时间复杂度（以大O表示法）？

Question

以下递归代码的Big-O时间复杂度（O）是多少？

public static int abc(int n) {
    if (n <= 2) {
        return n;
    }
    int sum = 0;
    for (int j = 1; j < n; j *= 2) {
        sum += j;
    }
    for (int k = n; k > 1; k /= 2) {
        sum += k;
    }
    return abc(n - 1) + sum;
}

我的回答是O(n log(n))。这是对的吗？

Answer 1

我坐的地方......我认为运行时 O（n log n）。这就是原因。

• 您正在对该函数进行 n 调用。该函数肯定取决于 n ，表示进行以下两个操作的次数：

  • 循环最多2 * log（n）值以增加总和。

对于最坏的情况， n 非常大，但整体运行时间不会改变。最好的情况是 n ＆lt; = 2，这样只进行一次操作（不会发生循环）。