Arrays 当i为外环且内环以j=i+开始时双环的时间复杂度；1.

我试图更清楚地了解我在下面写的算法的复杂性：

left = 1
right = 1

for i=0; i < array.len; i ++:
        j = i+1
        for j; j < array.len; j++:
             right *= array[j]
        tmp[i] = array[idx]
        left *= array[idx]
        right = 1
return tmp

left=1
右=1
对于i=0；i

如果我们将数组大小定义为n，那么外循环为O（n），但内循环并不是一直迭代n-1次，只有在i=0时才迭代第一次

那么，复杂性是什么呢？ O（n）用于外环和 O（n-j）表示内环？ 那么，可能是O（n（n-j））？哪个是O（n^2）

---

请帮忙。

是的，O（n^2）是时间复杂度。第一个循环运行n次。第二个循环在第一个循环的每次迭代中运行n次。n*n=n^2

你说得对：）注意“第二个循环每次迭代运行n次”–

j

从

i+1开始，而不是0.ahh，是的，公平点。虽然（n）*（n-1）仍将被视为n^2。（n^2-n我们只是去掉了n）@knowKnothing“complete”big-O符号仍然是
O（n^2）
。然而，内部循环的“精确”执行次数是
n*（n-1）/2
@meowgoesthedog thx，我理解n*（n-1），但在这种情况下，1/2因子对我来说有点神秘。然而，我知道在某些情况下，比如从两端开始迭代数组start_idx和last_idx，以及开始迭代数组start_idx++和last_idx，会产生O（n/2）的复杂度。这是相似的吗？nvm，我相信类似的内循环迭代减半是由上面的j=I+1完成的。谢谢大家。@knowKnothing如果您不确定1/2因子的来源，请参阅。但它只是一个乘法常数因子，所以被O表示法丢弃。