如何根据delta值确定算法的时间复杂度

Question

我现在必须学习PageRank，我写了这个算法：

我已经确定了while循环内部的复杂性，我相信它是O(n^2)。但后来我陷入了while循环本身的复杂性，这本身就是由delta决定的。 Delta是迭代i处的R的L1范数与迭代i+1处的R的差值。

有没有办法确定这种复杂性？

编辑：更多解释：

• R是等级向量
• epsilon是用户给出的值（我们希望epsilon很小，可以很好地估算PageRank，但不能太小，需要很长时间来计算它）。
• creerMatricePageRank()为我们创建邻接矩阵，并在混合中添加排名源向量E
• A是邻接矩阵

Answer 1

最里面的for从0变为t，这意味着O(t)。外部for从0变为t，这意味着O(t) * O(t) = O(t^2)。

然后你有另一个for在O(t)时间无效。它没有做任何事情，因为它首先计算d2和语句，然后将d1的值分配给d2（两者现在都是相等的delta）。下一个声明delta = |d1 - d2|说delta = |delta - delta| == delta = 0。

如果epsilon为负数，则while循环永不结束，否则循环在一次迭代后结束，这意味着O(t^2)复杂度。

您的代码显然有问题。您根本不需要while循环，或者混合了分配。