Algorithm big-O中while循环的时间复杂度

我很难用输入n来表示简单while循环的时间复杂度

只要i

func（n）：
i=1
t=1
而（i

我的问题是，如何用大O表示法表示该算法的时间复杂度

本质上，循环执行“t的最终值”次

你已经走到一半了。你知道循环执行t次，现在你只需要求解t

当1..t之和大于或等于n时，循环将结束。通过求解，我们可以表示为

t*(t-1)/2 >= n

通过重新排列方程，用n表示t，我们得到

t >= 1/2 (1 - sqrt(1 + 8 n))

但是，我们也知道循环在满足不等式的t的最低（第一）值处结束。让我们称之为tn。如果tn是满足不等式的第一个值，那么tn-1是满足相反不等式的最后一个值

tn - 1 <= 1/2 (1 - sqrt(1 + 8 n))

tn-1
本质上，循环执行“t的最终值”次

你已经走到一半了。你知道循环执行t次，现在你只需要求解t

当1..t之和大于或等于n时，循环将结束。通过求解，我们可以表示为

t*(t-1)/2 >= n

通过重新排列方程，用n表示t，我们得到

t >= 1/2 (1 - sqrt(1 + 8 n))

但是，我们也知道循环在满足不等式的t的最低（第一）值处结束。让我们称之为tn。如果tn是满足不等式的第一个值，那么tn-1是满足相反不等式的最后一个值

tn - 1 <= 1/2 (1 - sqrt(1 + 8 n))

tn-1看哪一个应该给你一个提示，告诉你如何计算循环将运行多少次看哪一个应该给你一个提示，告诉你如何计算循环将运行多少次