以下程序的时间复杂度是多少？
sum=0;
for(i=1;i<=5;i++)
sum=sum+i;
以及如何在日志中定义这种复杂性？如果有人逐步解释复杂性，我将非常感激。此外，如何在O（大o）和登录。
显示[被修改]
sum=0; //1 time
i=1; //1 time
i<=5; //6 times
i++ //5 times
sum=sum+i;//5 times
是时间复杂度18？正确的吗？
答案 0 :(得分：2)
时间复杂度通常不以特定整数表示，因此如果没有单位，例如18“doodads”，则“操作X的时间复杂度为18”这一陈述并不清楚。
通常将时间复杂度表示为某些函数/操作的输入大小的函数。
由于硬件差异甚至不同语言之间的常数因素差异，您经常要忽略特定操作所花费的特定时间。例如，在C和Python中，求和仍为O(n)（一般而言）（您仍需要执行n个添加），但两种语言之间的常数因子的差异将导致C更快操作停止的绝对时间条件。
人们通常也认为“Big-Oh” - 例如O(f(n)) - 是算法的“最坏情况”运行时间。有other symbols used来研究更严格的上限和下限。
让我们看一下从1到n的求和，而不是从1到5求和。
复杂性为O(n)，其中n是您要汇总的元素数量。
每次添加（使用+）都需要一段时间，在这种情况下您需要n次。
但是，您显示的此特定操作可以在O(1)（常量时间）内完成，因为从1到n的数字之和可以是表示为单个算术运算。我会把这些细节留给你解决。
就对数而言：不完全确定你想要的原因，但是这里有：
因为exp(log(n))是n，您可以将其表达为O(exp(log(n)))。你为什么想做这个？ O(n)完全可以理解，无需调用log或exp。
答案 1 :(得分：0)
首先，对于5个输入，循环运行5次，因此它具有O（n）的时间复杂度。我在这里假设i中的值是sum的输入。 其次，你不能只用日志术语来定义时间复杂度，它应该总是用BIG O表示法。例如，如果执行二进制搜索，那么该算法的最坏情况时间复杂度为O（log n），因为当输入数组为8时，您将得到3次迭代的结果。
复杂性= log2（基数）8 = 3
现在这里你的comlexity在日志中。