Algorithm 确定有无递归的时间复杂度

我正在从一本书中学习数据结构。在这本书中，他们在这一章的末尾有一些伪代码片段，我试图确定时间复杂度。我在理解时间复杂性中的一些概念时有点困难

我有两段代码做同样的事情，看看数组中的一个元素是否至少出现3次；但是，一个使用递归，另一个使用循环。两者我都有答案；有人能告诉我他们是否正确吗

第一种方式（无递归）：

布尔findTripleA（int[]anArray）{
如果（anArray.length=3）{
返回true；
} 
}
返回false；
}

我认为第一种方法在最佳和最坏情况下的时间复杂度为O（n^2），因为无法避免内部for循环

第二种方法（使用递归）：

公共静态整数findTripleB（int[]数组）{
如果（anArray.length=0&&anArray[j]>元素）{
anArray[j+1]=anArray[j]；
j--；
} 
anArray[j+1]=元素；
} 
//检查数组是否包含三个连续的
//相同值的元素
对于（int i=0；i

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我认为第二种方法的最坏情况时间复杂度为O（n^2），如果数组已经排序并且可以跳过插入排序，则最佳情况为O（n）；但是，我不知道递归是如何起作用的。

< P>第一个例子中最好的例子是O（n）-考虑当出现的元素出现3次时会发生什么（它只在外循环的一次迭代后返回）。 第二种方法不使用递归，并且运行时间正确（从技术上讲，插入排序不会被“跳过”，但是在已经排序的数组上插入排序的运行时间是O（n）-只是确保我们在同一页上）

解决此问题的其他两种方法：

• 使用更好的方法进行排序，如合并排序。
  将采取O（n log n）最好和最坏的情况

• 将元素插入要计数的元素的集合。
  将采取预期的O（n）最坏情况，O（1）最佳情况

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谢谢。我意识到第二个问题你是对的，类型转换为整数类型让我相信它在调用方法。再次感谢。