Function 确定while循环中函数的Big-O

对于循环中此类函数aFunction（）的大o值为o（nlog（n））的循环，如何确定最坏情况下的时间复杂度

i ← 0
while (i < n)
   aFunction(...)
   i ← i+1
done

i← 0
而（i

想想这里总共做了多少工作。每次调用

a函数

都需要时间O（n log n），您总共调用了n次。总的来说，这使得总功为O（n2 logn）

---

希望这有帮助

想想这里总共做了多少工作。每次调用

a函数

都需要时间O（n log n），您总共调用了n次。总的来说，这使得总功为O（n2 logn）

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希望这有帮助

参数是什么，它们是否依赖于

i

或

n

之类的内容？您的代码示例太薄这似乎是离题的，因为它涉及算法的时间复杂性，并且不涉及实际代码。考虑CS.STACKExchange .COM。参数是什么，它们是否依赖于<代码> > <代码>或>代码> N< /代码>？您的代码示例太薄这似乎是离题的，因为它涉及算法的时间复杂性，并且不涉及实际代码。考虑CS.STACKExchange .com，而不是这么简单。每次调用都需要

O（i log i）

。因此，为了确保你是正确的，我们必须将所有的

i log i

相加，从i=1到n。（如果我正确理解OP的问题）@Everv0id从提供的伪代码中，我无法判断在每次迭代中是在

i

还是在

n

上调用

a函数

。我假设它是

n

，但你是对的，如果每次迭代都是

I

，那么这里需要更多的数学运算。不是这么简单。每次调用都需要

O（i log i）

。因此，为了确保你是正确的，我们必须将所有的

i log i

相加，从i=1到n。（如果我正确理解OP的问题）@Everv0id从提供的伪代码中，我无法判断在每次迭代中是在

i

还是在

n

上调用

a函数

。我假设它是

n

，但你是对的，如果每次迭代都是

I

，那么这里需要更多的数学运算。