如何确定嵌套循环的时间复杂度？
确定嵌套循环的时间复杂度需要考虑循环的嵌套层数和每层循环的迭代次数。一般情况下，嵌套循环的时间复杂度可以通过以下步骤确定：
- 确定每层循环的迭代次数：分析代码逻辑，确定每层循环的迭代次数。可以通过查看循环条件、循环变量的变化规律等来确定。
- 计算每层循环的时间复杂度：根据每层循环的迭代次数，确定每层循环的时间复杂度。常见的时间复杂度有：常数时间复杂度O(1)、线性时间复杂度O(n)、平方时间复杂度O(n^2)等。
- 确定嵌套循环的时间复杂度：将每层循环的时间复杂度相乘，得到嵌套循环的时间复杂度。例如，如果有两层循环，第一层循环的时间复杂度为O(n)，第二层循环的时间复杂度为O(m)，那么嵌套循环的时间复杂度为O(n*m)。
需要注意的是，当嵌套循环的迭代次数不是固定的常数时，时间复杂度可能会更复杂。在这种情况下，可以使用数学方法、递推关系式等来确定时间复杂度。
对于嵌套循环的时间复杂度的推荐腾讯云产品和产品介绍链接地址如下：
- 腾讯云函数计算（SCF）：腾讯云函数计算是一种事件驱动的无服务器计算服务，可帮助您以更低成本、更高弹性地运行代码。通过使用腾讯云函数计算，您可以将计算任务分解为多个函数，实现并行计算，从而提高计算效率。了解更多信息，请访问：腾讯云函数计算
- 腾讯云容器服务（TKE）：腾讯云容器服务是一种高度可扩展的容器管理服务，可帮助您轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。通过使用腾讯云容器服务，您可以将应用程序打包为容器，并在集群中运行，实现高效的资源利用和快速的应用部署。了解更多信息，请访问：腾讯云容器服务
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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1回答
关于星座阵列大小复杂性时间的混淆
c++、time-complexity
我研究了为什么下面的代码仍然是O(N)，即使我们将"const“关键字放在输入数组大小之前。
const int array_size = 10
for (int i= 0 ; i < array_size; i++)
{
...
}
为什么复杂度时间仍然是O(N)？
浏览 2提问于2022-04-24得票数 0
1回答
我刚接触数据结构，对递归函数的时间复杂性感到非常困惑
recursion、data-structures、time-complexity
我试图找出它的时间复杂度，发现它是O(n)。由于每个时间循环都被调用，我们得到的for循环的时间复杂度减少了1。因此，将每次调用print()时循环运行的次数相加，得到O(n)。我说的对吗？你能推荐我学习更多关于递归函数时间复杂度的资源吗？
伪码
print(n){
if(n==0)
return 0;
else
{
for(int i = 0 ; i < n ; i++)
{
printf("%d", i);
}
return print(n-1);
}
main(){
n=6;
print(n);
}
浏览 2提问于2021-08-27得票数 0
3回答
时间复杂度分析不一致性
algorithm、time-complexity
我有这样的代码：
int fun(int n)
{
int count = 0;
for (int i = n; i > 0; i /= 2)
for (int j = 0; j < i; j++)
count += 1;
return count;
}
这段代码的时间复杂度可以被认为是O(n)，因为O(n+n/2+n/4+...) = O(n)
根据这个逻辑，这个片段的时间复杂性也可以被认为是O(n)：
for(i = 1; i < n; i *= 2)
//O(1) statements
从O(1+2+4+..+n/4+n/2) =
浏览 2提问于2015-12-08得票数 2
4回答
大O复杂度java
java、big-o
我刚接触过Java，我的问题是关于大O复杂性的。
对于a)，它显然是嵌套循环的O(n^2)。
for ( int i = 0; i < n; i++)
for ( int j=0; j < n; j++ )
但是，对于b)，随着sum++操作的结束，以及嵌套循环的复杂性，这是否改变了它的大O复杂度呢？
int sum = 0;
for ( int i = 1; i <= n; i++)
for ( int j = n; j > 0; j /= 2)
sum++;
浏览 1提问于2015-05-13得票数 5
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3回答
这段代码的上限是什么？
algorithm、time-complexity、big-o、complexity-theory、discrete-mathematics
我有点困惑，我已经研究了几个小时的“大O时间复杂性”，并且阅读了这里的所有文章。
int myfunc(int n)
{ int result = 0;
for (int i = 0; i<n; i++)
for (int j = i; j>0; j--)
if (i%j == 0)
result += j;
return result;
}
我已经向我展示了这段代码，我想找到这段代码的上限。
现在，根据我到目前为止学到的，我假设上界是O(n^2)，因为这是一个嵌套循环。但是，因为J是与i链接的；我想知道这段代码是否实际上
浏览 4提问于2016-04-13得票数 0
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4回答
使用for循环迭代2D数组的时间复杂度是多少？
c、arrays、algorithm
在中，它说：
算法如果其执行时间与输入大小成正比，即时间随着输入大小的增加而线性增长，则称为线性时间。
我输入了一个3x3 array.So，我需要输入9 numbers.It，需要9次迭代。
我输入了一个4x4 array.So，我需要输入16 numbers.It，需要16次迭代。
.
迭代的执行与数字的数量(或大小)成正比。所以我认为时间复杂性应该是O(n)。
但是说：
O(n^c)：嵌套循环的时间复杂度等于执行最内部语句的次数。例如，以下示例循环具有O(n^2)时间复杂度
for (int i = 1; i <=n; i += c) {
for (int j = 1;
浏览 4提问于2020-03-25得票数 1
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8回答
嵌套循环的大O是什么，内循环中的迭代次数是由外部循环的当前迭代决定的？
big-o、nested-loops
以下嵌套循环的大O时间复杂度是什么？
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = i + 1; j < N; j++) {
System.out.println("i = " + i + " j = " + j);
}
}
还是O(N^2)？
浏览 11提问于2008-12-12得票数 66
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5回答
想知道算法的时间复杂度
algorithm、time-complexity、big-o、complexity-theory
在我的工作中，我必须实现一个算法，具体的细节并不重要，但我无法清楚地回答这个特定算法的时间复杂性。
简而言之，它看起来就像这样：
for(let i = 0; i < 3; i++) {
for(let j = 0; j < n - 1; j++) {
for(let k = 0; k < 8; k++ {
// Do some stuff
}
}
}
这个算法的时间复杂度是多少？
一开始我以为可能是O(n^3)。但是我想的越多，我就越认为它实际上是0(n)。因为，尽管我们有3For循环，但是只有一个可以
浏览 7提问于2022-02-26得票数 1
3回答
确定这段代码的时间复杂度？
c、algorithm、time-complexity、big-o
我认为这段代码的时间复杂度将是O(n^2)，但我不确定，所以如果有人能解释一下这段代码的时间复杂度，那将是非常有帮助的 int func2()
{
int i, j, k = 0;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i < n; i++)
{
i -= 1;
i *= 2;
k = k + i;
for (j = 1; j < n; j++);
}
}
浏览 24提问于2021-08-22得票数 0
2回答
这个for循环的时间复杂度是多少？
python、list、for-loop、time、complexity-theory
for i in range(n - length + 1):
minimumvalue = min(diskSpace[i:i + length])
minimumList.insert(len(minimumList), minimumValue)
return(max(minimumArray)
因此，对于I in range需要O(n)时间，python min函数是O(n)时间，insert是0(n)时间。由于这些都在我的for循环中，我的总时间复杂度是O(n^2)还是O(n)？
浏览 29提问于2021-02-13得票数 0
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6回答
代码的时间复杂度分析
c、time-complexity
int foo(int n)
{
int x=2;
while (x<n)
{
x = x*x*x;
}
return x;
}
我需要分析它的时间复杂度。我注意到它到达n的速度比log(n)快得多。我的意思是，它比O(log(n))做的步骤更少。我读到了答案，但不知道他们是怎么知道的:它是O(log(log(n))。现在，您如何处理这样的问题？
浏览 4提问于2009-09-16得票数 12
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1回答
如何计算嵌套循环的时间复杂度？
time-complexity、big-o、complexity-theory
如何计算下列算法的时间复杂度？
for(i=1;i<=n;i++)
for(k=i;k*k<=n;k++)
{
Statements;
}
据我所知，嵌套for循环的时间复杂度等于执行最内部循环的次数。所以这里最内部的循环是执行n*n时间的，因此它是O(n^2)。
它是否是O(n)，取决于第二个循环中给出的条件k*k<=n？
谢谢!
浏览 0提问于2018-10-31得票数 1
1回答
这个嵌套循环的渐近运行时间是多少？
algorithm、big-o、time-complexity
我试图计算计算k^n的值的函数的渐近运行时间，其中k和n是整数：
int Foo(k, n)
{
exp = 1; //constant time
for(int i=0; i<=n; i++){ //n times
newexp = 0; //constant time
for(int j=0; j<=k; j++) //n*k times
newexp = newexp + exp; //constant time
exp = newexp;
浏览 1提问于2014-06-10得票数 0
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2回答
此代码的时间复杂度
performance、time、time-complexity
我正在做作业，所以我不能发布任何代码。我正在编写一些代码，此时我有类似的内容(而不是编写时间复杂性的函数)：
while(O(n^2)) {
O(n^4);
O(n^2);
}
我根据函数中嵌套的for-循环估计O's。我的问题是，整件事情的时间复杂性到底是什么？我也不介意简短的解释。谢谢!
浏览 4提问于2013-11-06得票数 3
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2回答
嵌套for循环(3循环)的大O时间复杂度
python、time-complexity、big-o
def unordered pair(arrayA, arrayB):
for i in range(len(arrayA)):
for j in range(len(arrayB)):
for k in range(0, 100000):
print(arrayA[i] + arrayB[j])
我刚开始使用Big，在这个例子中需要帮助。如果我试图获得每一行的时间复杂度，我知道第一个循环(对于i循环)+第二个循环(对于j循环)等于O(ab)。然而，最后一个循环的时间复杂度是多少？(为k循环)。我认为它应该是O( n
浏览 5提问于2022-08-12得票数 0
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2回答
简单的运行时分析，需要解释
algorithm、code-analysis
根据今天的讲座，第一个循环具有order O(n)的运行时，而第二个循环具有order O(log(n))的运行时。
for (int i = 0; i < n; i++) { // O(n)
stuff(); // O(1)
}
for (int i = 1; i < n; i*=4) { // O(log(n))
stuff(); // O(1)
}
谁能详细解释一下原因吗？
浏览 6提问于2014-01-23得票数 1
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3回答
计算这些算法的大O复杂度？
java、algorithm、structure、complexity-theory
我正在尝试找出下面两个算法的大O符号，但遇到了问题。
第一个是：
public static int fragment3 (int n){
int sum = 0;
for (int i = 1; i <= n*n; i *= 4)
for (int j = 0; j < i*i; j++)
sum++;
return sum;
} //end fragment 3
答案应该是O(n^4)。当我自己尝试这样做时，我得到的结果是:我看了第一个for循环，并认为它运行了n^2 logn次。然后对于内部for循环，它运行n次+外部循环的运行时间，即n^3 logn次。我知道
浏览 0提问于2017-02-23得票数 1
2回答
运行一定次数的循环是否被认为是大喔(1)？
algorithm、loops、big-o
根据一个流行的定义，运行一定次数的循环或递归()也被认为是O(1)。
例如，下面的循环是O(1)
// Here c is a constant
for (int i = 1; i <= c; i++) {
// some O(1) expressions
}
如果循环变量以常量递增/递减，则认为循环的时间复杂度为O(n)。
例如，以下函数具有O(n)时间复杂度。
// Here c is a positive integer constant
for (int i = 1; i <= n; i += c) {
// some O(1) expr
浏览 1提问于2016-09-16得票数 1
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2回答
两个或多个循环时间复杂度
algorithm、for-loop、time-complexity
如果我们假设for循环中的语句是O(1)。
for (i = 0; i < N; i++) {
sequence of statements
}
那么上面的时间复杂度应该是o(n)，另一个例子是：
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = i+1; j < N; j++) {
sequence of statements
}
}
上述时间复杂度应为o(n^2)。
它似乎是一个代表n倍的循环，但是，我看到一些讨论说，它不是简单地是这样，有时有2个循环，但这并不意味着时间复杂度必须是o(n^2)。
有人能给我一个
浏览 3提问于2021-09-04得票数 0
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3回答
如何找到算法时间复杂度的计算公式
big-o、complexity-theory、time-complexity
为了计算时间复杂度，我为n设置了一个值，但是一旦我迭代了算法，我就无法确定它是什么。任何关于如何找到正式的建议，以便我可以确定大O是什么。
for (int i = 0; i < 2*n; i++){
X
X
}
for (int i = n; i > 0; i--) {
X
}
X只是算法中的操作。
我将n设置为2，它每次循环时都会非常快地增加，n会加倍。看起来可能是2^n。
浏览 0提问于2014-03-24得票数 1
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