我知道n的嵌套循环的时间复杂度为O（n ^ 2）。但是如果我有如下的嵌套循环，
for(i=0;i<n/2;i++)
for(j=0;j<n/2;j++)
...
...
如何计算此代码的时间复杂度。也是O（n ^ 2）吗？如果是，怎么办？
答案 0 :(得分：1)
也是O（n ^ 2）吗？如果是，怎么办？
是的。
您要做的就是计算迭代总数（乘积规则为None），并记住Big-O表示法会忽略常量。渐近分析会丢弃常数，因为 class CustomModule(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomModule, self).__init__() # Initialize self._modules as OrderedDict
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5) # Add key conv1 to self._modules
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5) # Add key conv2 to self._modules
趋于无穷大时它们无关紧要。换句话说，n/2 * n/2 = n^2 / 4和n都是线性函数，尽管f(n) = n的增长速度快于g(n) = 2n。渐进分析只在乎增长率的类别。
另请参阅：