我对时间复杂性和渐近表示法是陌生的。我正在看这段视频：https://www.youtube.com/watch?v=9TlHvipP5yA来计算下面所示代码的时间复杂度
代码得出的结论是，以下代码的时间复杂度为O（Sqrt（n））;
当我提供不同的n值时，我期望的是Sqrt（n）＃个输出，但这不能验证O（Sqrt（n））分析。有人可以解释为什么会这样吗？
例如，如果我有n = 10，我期望Sqrt（10）输出约为3个输出，如果四舍五入，则为4个。这不合逻辑吗？
先谢谢了。
p = 0;
for( int i = 0; p <= n; i++){
p = p + i;
System.out.println(p);
}
答案 0 :(得分：1)
Big O不用于计算您期望执行的指令数。对于给定的n，计算n的平方根将无法为您提供指令执行的确切次数。大O描述输入大小变得很大后函数会发生什么。当n为10甚至100时，对函数的分析不适用于Big O。
当我们说一个函数的时间复杂度为O（sqrt（n））时，我们的意思是该函数属于一类函数，其中所需时间与n值的平方根成正比，仅适用于非常大的n 值。
如果您观看视频，则讲师会采用前导项将k（k + 1）/ 2项简化为k ^ 2，因为与k ^ 2项相比，k项变得无关紧要， k非常大。