Algorithm 这种最坏情况分析正确吗？

代码如下：

int Outcome = 0;  
for (int i = 0; i < N; i++)  
    for (int j = i+2; j = 0; j--)  
        Outcome += i*j;

int结果=0；
对于（int i=0；i

这是我的分析。因为第一行是赋值语句，所以只需要一个时间单位O（1）。第2行的细分为：1+N+N=2N+2。三号线,，

---

由于循环的内容是单个操作，因此循环及其块执行i+1操作。这也是一个嵌套的for循环。最后，第4行只需要执行一个时间单位。因此，用N表示的代码的大Oh符号是O（N2）。

准确地说：正如您所说，第4行是1操作。对于特定的

i

，执行内部循环

i+3次。因此，您的操作总数为

sum(0 <= i <= N-1 : i+3) 
    = 3N + sum(0 <= i <= N-1 : i) 
    = 3N + N(N-1) / 2
    = N^2/2 + 5N/2
    = O(N^2)

sum（0关于最终的效率等级，您的直觉是正确的，但它可能更严格。首先，您通常只选择最昂贵的基本运算来计算分析。在这种情况下，它可能是最内部循环中的乘法，每次迭代执行一次。那么，我需要执行多少次调用t？在最外层循环的第一次迭代中，内部循环将迭代两次。在第二次外部迭代中，它将迭代三次，并且类似地达到N+2（我假设内部循环条件是
j>=0
）。因此，我们剩下以下总和：

sum(2, 3, 4, 5, 6 ..., N+2)
= sum(1, 2, 3, 4 ..., N+2) - 1
= (N+2)(N+3)/2 - 1

这是在O（N²中）（事实上，因为你有这个特定的结果，它总是相同的，你可以说它在ϴ（N²）中。）
听起来对我来说是正确的。干得好！
x^2
是二次的。
x
上的一个多项式的顺序是
2
。你可以说你的复杂性是
O（i*j）
和
j=O（i）
，因此您有
O（n^2）
。每当您有嵌套循环时，它通常是
O（n^2）
：）请参见关于CS的问题。第三行应该是
j>=0
？