Java 计算BigOh，迭代除法

有一个硬件分配来计算BigOh，但是我循环中的迭代给了我一些问题

循环：

public static int fragment4b(int n){
    int sum = 0;
    for(int i = 1; i <= n*n; i++)         
        for(int j = i; j>= 1; j /=2)        
            sum +=j; 
}

publicstaticintfragment4b（intn）{
整数和=0；
对于（int i=1；i=1；j/=2）
总和+=j；
}

我知道外环有O（n*n），但我觉得我的内环有问题

所以我得到内环有O（（ln（I）/ln（2））+1）

---

这似乎是对的？或者我选错了树

我会按如下方式计算运行时间：

T = log1 + log2 + log3 + ... + log(n^2)

在上面的公式中，第一项是外循环第一次迭代的运行时间，第二项是第二次迭代的运行时间，依此类推

显而易见：

T < log(n^2) + log(n^2) + ... + log(n^2) = 2(n^2)logn = O(n^2logn))

T

---

因此，运行时间以

O（n^2logn）

为界，我将计算运行时间，如下所示：

T = log1 + log2 + log3 + ... + log(n^2)

在上面的公式中，第一项是外循环第一次迭代的运行时间，第二项是第二次迭代的运行时间，依此类推

显而易见：

T < log(n^2) + log(n^2) + ... + log(n^2) = 2(n^2)logn = O(n^2logn))

T

---

因此，运行时间以

O（n^2logn）

为界，内部循环精确地重复

sum+=j

语句

外部循环重复了N^2次

因此，操作总数是从1到N^2的内循环的总和，如下所示：

T = log1 + log2 + log3 + ... + log(n^2)

那就是

---

编辑：在记录日志时，请记录日志。

内部循环准确地重复

sum+=j

语句

外部循环重复了N^2次

因此，操作总数是从1到N^2的内循环的总和，如下所示：

T = log1 + log2 + log3 + ... + log(n^2)

那就是

---

编辑：在记录日志时，请发言。

我看不出你是如何从

log（n^2）+log（n^2）+日志（n^2）

to

2（n^2）logn

to

O（n^2logn））

2（n^2）logn=n^2logn@Jeff嗯，

2（n^2）logn！=n^2logn

而是

2（n^2）logn=O（n^2logn）

。一般来说，我们只是去掉常数项，得到大O。你可能想复习一下大O的定义：）好的，我再复习一遍，老师很快就讲完了，我因为使用了日志而迷失了方向，这是一个很大的帮助，我不明白你是如何从

log（n^2）+log（n^2）+…+中得到的日志（n^2）

to

2（n^2）logn

to

O（n^2logn））

2（n^2）logn=n^2logn@Jeff嗯，

2（n^2）logn！=n^2logn

而是

2（n^2）logn=O（n^2logn）

。一般来说，我们只是去掉常数项，得到大O。你可能想复习一下大O的定义：）好的，我再复习一遍，老师很快就讲完了，由于使用了日志，我迷失了方向，这对我很有帮助。我知道我犯了错误+1对于简化的答案，你如何确定内循环重复lg（i）+1次，我计算，比如说，i=4，ln（4）+1=2.38629，但在循环中，i=4，4/2=2，i=2，2/2=1，i=1，1/2<1，所以它在i=4时运行3次，而不是2，而且我得到的越高，它似乎越不稳定，还是我又一次误会了BigO…请大家发言log@Mhd.Tahawi我仍然不确定你是如何确定循环重复lg（I）+1次告诉我们这些信息的？在你的问题中，你写道：内循环是O（（ln（I）/ln（2））+1）ln（I）/ln（2）=lg（2）检查的一种方法是尝试I的前几个值，你会看到模式，我知道我在哪里犯了错误+1对于简化的答案，你如何确定内循环重复lg（i）+1次，我计算，比如说，i=4，ln（4）+1=2.38629，但在循环中，i=4，4/2=2，i=2，2/2=1，i=1，1/2<1，所以它在i=4时运行3次，而不是2，而且我得到的越高，它似乎越不稳定，还是我又一次误会了BigO…请大家发言log@Mhd.Tahawi我仍然不确定你是如何确定循环重复lg（I）+1次告诉我们这些信息的？在你的问题中，你写道：内循环是O（（ln（I）/ln（2））+1）ln（I）/ln（2）=lg（2）检查的一种方法是尝试I的前几个值，你会看到这种模式。