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Big o 对于内有对数运算的循环，对数的O-难度是多少？

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Big o 对于内有对数运算的循环，对数的O-难度是多少？,big-o,Big O,代码的大O表示法是什么，其中有一些对数for cycle，其中包含对数运算，例如： for (int i = 1; i < n; i = i*2) { binarySearchTree.add(i); } for（int i=1；i

代码的大O表示法是什么，其中有一些对数for cycle，其中包含对数运算，例如：

 for (int i = 1; i < n; i = i*2) {
    binarySearchTree.add(i);
 }

for（int i=1；i
O（log（n））*O（log（n））=O（log（n）*log（n）），可以进一步简化吗？

如果您记住O（n）是一个未指定的线性函数，那么大O符号的行为与正则数学表达式相同，因此允许您将其组合为：

O(log(n)) * O(log(n)) = O(log(n)²)
在数学方面，这几乎是你所能做的。当涉及到评估某事物的性能时（这正是Big-O表示法的优点），您可能需要更进一步：

与O（log（n））和O（n）相比，您的算法比后者更接近前者。对于n的高值（例如1e10），您可以得到：

  • O（log（n））=O（10）
  • O（对数（n）²）=O（100）
  • O（n）=O（1000000000）
因此，除非您的操作是使用较小的n，否则与线性操作O（n）相比，O（log（n））和O（log（n）²）的操作非常相似。类似于这样一种方式，即每个操作的计算工作量的差异可能超过它。

你至少可以将
log（n）*log（n）
表示为
（log（n））^2
这是O（无穷大），因为
i
永远不会增加。你的意思是写
inti=1相反？是的，我错了。它应该是int i=1；