Algorithm 为什么这个问题的时间复杂度很大是C？

我的计算是：

 statement              | time 
------------------------|--------
var value = 0;          | 1
for(var i=0;i<n;i++)    | 1 + (n+1) + n 
for(var j=0;j<i;j++);   | n + n*(n(n+1)/2 +1) + n* n(n+1)/2
value += 1;             | n*(n(n+1)/2 

语句|时间
------------------------|--------
var值=0；|1.
对于（var i=0；i，让我们进行最初的几次迭代计数并查看

i (counter)           j (# of iterations for each value of i)
0th                   0
1st                   1
2nd                   2
.                     .
.                     .
(n-1)th               n-1

现在，前N个整数的和被定义为
N（N+1）/2
，其中范围从
1
开始，一直到
N
。更多详细信息

在我们的例子中，范围从
0
开始，一直到
n-1
（上表中的RHS）。在求和公式中将
n
替换为
n-1
，得到
n（n-1）/2
最大的O复杂度是O（n*n），因此n平方

操作数为n（n-1）/2

大O复杂度忽略了常数和低阶项。
这个问题表述得很糟糕，因此没有精确的答案。事实上，作者没有说哪个操作“计数”。例如，当i=0时，内部循环执行一次（至少初始化和测试），而其主体不执行

现在，如果我们只计算值的递增次数，最里面的循环正好执行其中的i，而最外面的循环使i从0变为n-1。因此，总的Tn-1=n（n-1）/2（三角形数）.
是第二个循环后的分号有意地放在图像中，所以可能不是
j
从0运行到
i-1
。这使得
i
迭代。因此，总迭代次数是
0+1+2+…+（n-1）=n（n-1）/2
是关于被评估语句总数的问题（包括循环中的比较和增量），或者执行
值+=1
行的频率（因此
值的最终值是多少）“罗纳德，你的评论是答案。请考虑通过扩大主题和使用技术答案将它转换成答案。可以找到关于FuMula的详细解释。我认为这意味着上限时间复杂度，这是内循环。@ NigHalasc:这不是更好的问题，上限当然不是。“内环”。