Big o 大O和嵌套循环 void函数（int N）{ 对于（int i=0；i

一个函数，它从i=1循环到n，然后有一个从1到i的内循环，它的迭代次数等于以下公式：

void function(int N){
  for (int i=0; i<N; i++)
    for (int j= 0; j< i; j++)
      System.out.println("j")
}

正如你所看到的，当我们除去主指数之外的所有东西时，你以O（n^2）结束

如果从1循环到n，然后有一个从1到n^2的内部循环，则为“是”。您处于O（n^3），因为您经过的迭代次数将等于：

n(n+1)/2

---

在大O表示法中，你所关心的是多项式中的最大元素，它描述了代码将要经过的迭代次数。这是因为除了最大元素以外的所有元素在n变大时都不重要。我们真正关心的是n变大时的时间要求。因此eads到n^3+5n^2+2n的迭代将有一个大的O表示法O（n^3）。

一个从i=1到n循环的函数，然后有一个从1到i的内循环，将通过一个等于以下公式的迭代次数：

void function(int N){
  for (int i=0; i<N; i++)
    for (int j= 0; j< i; j++)
      System.out.println("j")
}

正如你所看到的，当我们除去主指数之外的所有东西时，你以O（n^2）结束

如果从1循环到n，然后有一个从1到n^2的内部循环，则为“是”。您处于O（n^3），因为您经过的迭代次数将等于：

n(n+1)/2

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在大O表示法中，你所关心的是多项式中的最大元素，它描述了代码将要经过的迭代次数。这是因为除了最大元素以外的所有元素在n变大时都不重要。我们真正关心的是n变大时的时间要求。因此eads到n^3+5n^2+2n的迭代将有一个大的O符号O（n^3）。

您可以像下面这样正式而直接地确定增长顺序：

---

您可以像下面这样正式而直接地确定增长顺序：

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这绝对是一个订单（n^2）函数。正如达米恩·布莱克（Damien Black）在他的回答中指出的那样，内环只是从

0

增加到

i

，而不是从

0

增加到

N

，这一事实增加了

1/2

的总体常数，但并没有改变增长的二次性。这可能的重复肯定是一个顺序（N^2）函数。正如达米恩·布莱克（Damien Black）在他的回答中指出的那样，内环只是从

0

增加到

i

，而不是从

0

增加到

N

，这一事实增加了

1/2

的总体常数，但不会改变增长的二次性。为什么N^2不是（N^2）的可能重复+n、 因为在展开之后，它将是（n^2+n）/2、+n被删除。你所关心的是，大O符号是多项式中最大的元素。这是因为，除了最大元素之外的所有元素在n变大时都不重要。我们只关心n变大时的时间要求。因此，导致n^3+5n^2+2n迭代的算法将e是O（n^3）的大O符号。为什么n^2不是（n^2）+n，因为展开后它会是（n^2+n）/2、+n被删除。你所关心的是，大O符号是多项式中最大的元素。这是因为，除了最大元素之外的所有元素在n变大时都不重要。我们只关心n变大时的时间要求。因此，导致n^3+5n^2+2n迭代的算法将e是O（n^3）的一个大O符号。它是T（n），不是T（n），省略了大写字母。它是T（n），不是T（n），省略了大写字母。