1 int sum=0;
2 long start = System.currentTimeMillis();
3 for (int i = 1; i <= N; i++) {
4 for (int j = 1; j <= N; j++) {
5 sum=sum+1;}}
6 long stop = System.currentTimeMillis();
7 long elapsed = (long)(stop - start);
我陷入了这个问题，我知道第1,2,5,6 and 7行是它们在O(1)恒定时间运行的原始操作。我对我认为是O(n^2的循环感到怀疑，任何人都可以对此表示感谢。
答案 0 :(得分：4)
是的，一个for循环是O（n），因为它的运行时间与输入的大小成线性比例，而与第二个循环一起，它是O（n ^ 2），因为您重复了O（ n）功能n次。
答案 1 :(得分：0)
这是Reddit的一条评论，其中提供了一些不同的O运行时示例。
在这种情况下，一位老师丢了笔，试图找出哪个学生拿了它。
O（n2）：我问一个学生，问他们：“杰夫有笔吗？否？ 鲍勃有笔吗？”依此类推，命名每个学生。如果我不明白， 第一个学生的答案，我继续下一个。在里面 最坏的情况下，我需要问n2个问题-向每个学生询问 彼此的学生。O（n）：我问每个学生是否有笔。如果没有，我继续 下一个。在最坏的情况下，我需要问n个问题。
O（log n）：我将班级一分为二，然后问：“在左边吗？ 边还是教室的右边？”然后我带那个小组 将其一分为二，然后再次询问，依此类推。最坏的情况下我需要 询问登录问题。
我还应该补充一点，O（1）基本上是在问全班“谁有我的笔？”无论班上有多少人，问谁拥有笔都将花费相同的时间，使它不变。