所以我刚刚开始学习时间的复杂性，而且我有一点＆＃34; okayish＆＃34;抓住它然而我对如何处理这段代码有点困惑。 我已经阅读了其他帖子，但我只是很难抓住东西，除非有人屠宰我要说的话。有点像一记耳光。
node_modules/@types好的，我只计算算术运算。 从我的信念来看，如果我错了（可能是我），请纠正我，
x ++ 发生了n次。
结果+ = 1 发生了n次。
结果+ = 3 *数组[x] 发生2次
全部总计 4n 次
和 i = i / 2 发生登录次
正确的等式是 4nlogn ??
答案 0 :(得分：4)
您与4n*log(n)走在正确的轨道上。但请注意，对于大O时间复杂度，常量被删除，因此这将是O(n*log(n))。
由于大O定义，常量被移除：f(x) O(g(x))如果所有f(z) <= c*g(z)的{{1}}＆gt;一些数字。这里的关键是z，它可以是任何常量。即使您的c为f(x)，您仍然可以100x，c=200仍然会更大。
作为旁注，由于我们可以分解常量，因此在计算大O时间复杂度时不必计算每个操作。你只需看看循环。一次发生g(x)次，其他发生n次。所以它是log(n)。代码可以在每个循环内执行1000次操作，或者它可以执行2.因为常量是从我们的大O方程式中计算出来的，所以这个数字并不重要。只有循环的数量和性质。