标签: time big-o complexity-theory
对于给定的代码,请注意bigO表示法中的时间复杂度:
for(i=n; i >= 1; i /=2) for(j=i; j>=1; j/=2) x = i+j;
第一个循环运行Log N次,第二个循环怎么样? 是(Log N * Log N)?
我很困惑。
由于
答案 0 :(得分:1)
渐近地,我们可以说第二个循环的复杂度是O(logn),并且在第一个循环的每次迭代中,第二个循环迭代一次,因此复杂性将是logn * logn,即(logn)^ 2