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For loop 大O和通用时间单位？

for-loop big-o

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我有两个问题，我想我知道如何回答（问题后的答案）。我只是想看看我是否了解时间复杂度计算以及如何找到BigO。
泛型形式只是表达式右侧每个值的乘积。
BigO是多项式中的最大幂。这种想法正确吗

int sum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
   for (int j = 0; j < n * n; j++)
      for (int k = 0; k < 10; k++)
         sum += i;

int和=0；
对于（int i=0；i
这段代码需要多少通用时间单位？n（n^2）*10
这段代码的主要运行时间是什么？是的，你的理解是正确的。但有时你也要处理对数项。
看待对数项的方法可以是将其视为n^（1+ε）。其中ε是一个小数量。

是。基本上，大O的定义是，时间单位（你称之为时间单位）由一个恒定的时间表达式（从某个（任意高的）自然数到无穷大）限定。用更数学的表示法，这是：

函数f（n）是O（g（n）），如果存在一个常数C和一个数n，使得f（n）n

在你的上下文中，f（n）=n（n^2）*10和g（n）=n^3

顺便说一下，你也可以说函数是O（n^4）。您可以使用大θ表示法来表示这也是下限：f（n）是$\theta（n^3）

更多信息请参见此处：

有趣的是，我想知道，如果它是对数的，那会怎样？我不太理解它。@LF4：好吧，这里有一个简单的解释。您知道log（n）介于O（n）和O（n^2）之间。我们这样做的方式是将log（n）作为n^（1+e），其中e是一个非常小的量。这解释了一切。