Algorithm 用big-O表示法求算法的时间复杂度

这两个问题我都有答案，但我对自己的工作不是很有信心。有人能检查一下并改正错误吗

for (i = 1; i <= n; i++) {
    for (j = 2*i; j <= n; j++) {
        puts("hello");
    }
} 

（i=1；i）的

我的答案是O（N2）

这是正确的。
j=2*i
初始化跳到第一个索引的两倍，但是嵌套循环在总体复杂度上仍然是
1

你的第二个答案也是正确的。虽然第三个嵌套循环增加了200次迭代，但这个数字是一个常数，因此它从big-O渐近复杂性结果中得到了“分解”。
那么我的所有工作也都是正确的吗？你不必麻烦检查简化，只需检查设置。你是如何得出
1+（N+1）+N+N[1+（（N+1）的+N+N[1]）/2]
？在这种情况下，您通常会计算外循环
i
的每个值的内环
j
运行次数，这只会给出一系列值，例如（在这种情况下是2+4+…，但基本思想是相同的）我基本上找到了代码每个部分的值，所以I=1等于1，I
for (i = 1; i <= n; i++) {
    for (j = 1; j <= n; j++) {
        for (k = 1; k <= 200; k++) {
            printf("%d %d\n", i, j);
        }
    }
}