Java 阵列反转的运行时复杂性？

为什么这个逻辑的运行时复杂性是O（N）？这里的迭代次数只有一半。请解释

for(int i = 0; i < validData.length / 2; i++)
{
    int temp = validData[i];
    validData[i] = validData[validData.length - i - 1];
    validData[validData.length - i - 1] = temp;
}

for（int i=0；i

大O表示法是关于数量级以及复杂性与元素数量的关系

O（1/2*n）==O（n）

我们感兴趣的是，在理论上，算法如何随着输入大小的增长而扩展，并且常数不会在很大范围内影响其行为

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因此，在您的情况下，即使您要处理一半的数组

O（1/2*n）

，理论上它的时间复杂度仍然是

O（n）

以下之一：

• 常数（O（1））
• 对数（O（对数（N）））
• 线性（O（N））
• 二次（O（N^2））
• 立方（O（N^3））
• 等等

O（N）

是复杂性

O（N/2）

的一般近似值，因为

1/2

被视为一个

常数（特别是考虑到N的高值）

因此，最终复杂度称为
线性
（仅取决于N的值：最终执行时间随N线性增长）。
复杂度随元素数量线性增长。如果你加倍
N
，你的迭代次数就会加倍。实际上，这与“数量级”无关。