Big o 时间复杂度-bigO表示法

为什么它是

O（j-i）

而不是

O（logn）

（j>=i）

对于每个递归调用，算法将

j-i

分成两半。递归深度将是获得

i==j

所需的递归调用数，对于每个分支，递归调用数将是

log2（j-i）

因此，该算法形成了一个递归树，其分支因子为

b

，分支因子为

2

，深度为

d

，分支因子为

log2（j-i）

。时间复杂度是树中的项目数：

def my_sum(i, j):
    if i == j:
        return i
    mid = (i + j) //2
    return my_sum(i, mid) + my_sum(mid + 1, j)

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不确定。您是否尝试运行该算法并观察其执行的步骤？这通常有助于真正理解正在发生的事情。

  b^d
= 2^log2(j-i)
= j-i