为下面的示例计算大"O“

大 O 表示算法的时间复杂度，用来衡量算法的执行效率和资源消耗。它描述了算法在最坏情况下的运行时间与输入规模的关系。

示例计算大 O 的步骤如下：

1. 首先，观察算法的代码，确定算法中的循环和递归结构。
2. 对于每个循环和递归结构，计算其执行次数的上界。
3. 将每个结构的执行次数上界相加，得到算法的总执行次数的上界。
4. 根据总执行次数的上界，确定算法的时间复杂度。

下面以一个示例代码为例，计算其大 O：

def example(n):
    for i in range(n):
        print(i)
    for j in range(n):
        for k in range(n):
            print(j, k)

1. 算法中有两个循环结构，第一个循环执行了 n 次，第二个循环执行了 n^2 次。
2. 第一个循环的执行次数上界为 n，第二个循环的执行次数上界为 n^2。
3. 总执行次数的上界为 n + n^2。
4. 根据总执行次数的上界，可以确定算法的时间复杂度为 O(n^2)。

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