以下程序的时间复杂度是多少？如何计算复杂度？复杂性的上限和下限是多少？
for(i=n;i<=n^2;i++)
for(j=1;j<=i*log(i);j++)
a[i][j]+=3*i*j;
答案 0 :(得分：0)
在你的外环中，你将从n-> n ^ 2开始，这是（n ^ 2-n）次迭代，即O（n ^ 2）。
在你的内循环中，你将从1＆gt;大约（n ^ 2）log（n ^ 2）开始，这是O（（n ^ 2）log（n））
a[i][j]+=3*i*j;是O（1），所以你没有贡献。
把它放在一起，你有O（n ^ 2 * n ^ 2 * log（n）），即O（n ^ 4 log（n））
答案 1 :(得分：0)
迈克的回答是正确的，只是以不同的方式扩展步骤
内循环：const * i * log（i） 外循环：const（i超过1：n ^ 2）的const * i * log（i）
O（算法）= O（i * log（i）的总和（i超过1：n ^ 2））
从http://en.wikipedia.org/wiki/Summation我们发现
总和（i超过1：m）（i * log（i））= Theta（m ^ 2 * log（m））
替换m = n ^ 2我们得到
O（算法）= O（n ^ 2）^ 2 log（n ^ 2）= O（n ^ 4）log（n）（消除2）（实际上是算法的θ）
编辑：我刚注意到外环是我在n：n ^ 2，但答案是相同的