Algorithm 在大Oh记数法中，最坏的运行时间是什么

对于下面的函数，在大Oh符号中最坏的运行时间是多少？有人能解释一下原因吗？谢谢

test{
int counter = 0;

    for int(i=0; i<5000;++i){
    counter += i;
    
        for(j=0;j<n;++j){
        ...
        }
    
        for(k=0;k<i;++k){
        ...
        }
    
    }

}

测试{
int计数器=0；
for int（i=0；i5000是一个常数，所以它并不重要。唯一重要的是for循环中有n，所以这是O（n）。
Big-O表示法告诉您，算法的缩放速度与函数相同或较慢


O（N）意味着，如果输入的数据是原来的10倍，则所需的时间将是原来的10倍或更少


O（N^2）表示数据多10倍时，其长度等于或小于100倍



你的输入是
n
，
i
在一个costant循环上。因此你的复杂性是O（n），因为
n
在一个for循环中，所以它是线性扩展的，除非你在另一个循环的某处使用
n

你可能已经注意到“或更少”，你可能会说所有的O（N）算法因此也是O（N^2）或者更糟的是，这在技术上是正确的，但是没有帮助。这就是为什么你会选择最快的大O表示法来表示一个好的近似值。
大O表示法谈论与n成比例的运行时间。在这里，除了一个内有n的循环外，所有循环重复相同的次数。因此，只有内部循环的运行时间发生变化当n改变时为s，因此为O（n）。
这是有意义的。谢谢。因为Big-O是上界，所以函数也是O（n^2），但它是有意义的，因为答案应该是函数最接近的时间复杂度。