当我是外循环而内循环以j = i + 1开头时，双循环的时间复杂度

Question

我正在尝试使我在下面编写的算法的复杂性更加清晰：

left = 1
right = 1

for i=0; i < array.len; i ++:
        j = i+1
        for j; j < array.len; j++:
             right *= array[j]
        tmp[i] = array[idx]
        left *= array[idx]
        right = 1
return tmp

如果将数组大小定义为n，则外循环为O（n），但内循环实际上并没有一直迭代n-1次，仅在i = 0时才第一次迭代。

那么，复杂度是多少？ O（n）为外循环 O（n-j）为内循环？ 因此，也许O（n（n-j））？到底是O（n ^ 2）？

请帮助。

Answer 1

是的，O（n ^ 2）是时间复杂度。第一个循环运行n次。第二个循环对于第一个循环的每次迭代运行n次。 n * n = n ^ 2