Big o 很难找到此循环的大O时间

我试图为以下代码段找到大O运行时间：

for( i = 0; i < n * n; i++ )
    for( j = 0; j < i; j++ )
        k++;

（i=0；i 对于（j=0；j

---

因为n的乘法，我不确定它是O（n^3），还是仅仅是O（n^2）。请提供一些帮助：）

内部循环将精确执行0+1+…+n^2-2+n^2-1=（n^2）（n^2-1）/2次（参见），因此它实际上是O（n^4）。

表示（i:=1->n）{
对于（j:=1->i）{
某物
}
}

以O（n^2）运行[最里面的循环随着n值的增加运行1,2,3…n倍，因此它总共运行1+2+3…+n=O（n^2）]

在示例代码中，让i:=1->p，其中p=O（n^2） 那么由于代码在O（p^2）中运行，它的运行时间将是O（n^4）

使用Big-O符号可以帮助您克服某些情况。考虑一下： 对于（i=n/2；i 对于（j=2；j 某物
}
}

外循环运行O（n），内循环运行O（log（n））[将其视为n不断除以2：log的定义]

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因此，总运行时间是：O（n（logn））

一种精确而正式的方法，用于确定算法的迭代次数：

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啊，好的，我明白了。感谢您的回答：）检查

是否有（i=n/2；i

迭代

O（n）

次，而不是

O（n^2）

，可能会有所帮助。我也不明白这个例子和这个问题有什么关系。至于您的第一个代码片段是

O（n^2）

：这是真的，但我认为您需要解释为什么它是

O（n^2）

，才能让答案真正有用。@sepp2k：修复错误。thnx用于指出。我只是在计算一些复杂的嵌套循环时推广使用Big-O表示法……我认为这会有所帮助