Java 算法是否具有相同的最佳和最坏情况时间复杂度？

算法/程序是否可能具有相同的最坏情况和最佳情况时间

例如：

public static int factorial(int number)
{
    factorial = 1; 
    for (i = 1; i <= number; i++) 
        factorial = factorial * i;
}

公共静态整数阶乘（整数）
{
阶乘=1；
对于（i=1；i在您的情况下，
“number”
是固定的，您的程序没有最坏或最好的情况-它总是进行
“number”
迭代，因此它具有线性复杂度。

有关正式的数学定义，请参见以下文章：


在您的情况下，当
“number”
是固定的时，您的程序没有最坏或最好的情况-它总是进行
“number”
迭代，因此它具有线性复杂度。

有关正式的数学定义，请参见以下文章：


在这种情况下，bast情况的复杂性与最坏情况的复杂性相同=O（n）。
正是因为您指出的原因。无论输入是什么，算法总是执行相同的操作（无if/else）。
在这种情况下，bast情况的复杂性与最坏情况的复杂性相同=O（n）。
正是因为你指出的原因。无论输入是什么，算法总是执行相同的操作（没有if/else）。
当然。大O表示上界，而小O表示某个渐近量的下界（例如算法的时间复杂度）实际上，有一种特殊的表示法，用于给出渐近紧的界（当大o和小o相同时，得到的结果），称为大θ表示法。
当然。大o表示上界，而小o表示某个渐近量的下界（比如一个算法的时间复杂度）。实际上有一种特殊的表示法，用于给出渐近紧的边界（当大o和小o相同时，会得到这种边界），这就是所谓的大θ表示法。
所以我可以假设这是最坏和最好的情况吗？哦……我明白了……我仍然有点对这种表示法感到困惑：）谢谢你的回答！：）我有一个后续问题…在我的问题中…底部部分所以我可以假设这是最坏和最好的情况吗？哦…我明白了…我仍然有点困惑…谢谢回答！：）我有一个后续问题…在我的问题中…底部部分不准确。大O是上界，小O是下界，θ是聚合两者都是n，但这就是定义的范围（用外行的话说）。但是，你可以为最坏情况计算、最佳情况计算等定义θ函数。@Yaneeve：当然！在渐近时间复杂性分析之外的许多情况下（如数论或实分析），也可以使用相同的符号.我把答案编辑得更清楚一点。不准确。大O是上界，小O是下界，θ是两者的总和，但这就是定义（用外行的话说）。但是，你可以为最坏情况计算、最佳情况计算等定义θ函数。@Yaneeve：但当然！在渐近时间复杂度分析（如数论或实数分析）之外的许多情况下，也可以使用相同的符号。我对答案进行了编辑，以使其更加清晰。
public static int factorial(int number)
    {
        factorial = 1;                   // 1
        for (i = 1; i <= number; i++)    // 1+3n
            factorial = factorial * i;   // 2
        return factorial;                // 1
    }