我有没有找到以下Java函数的渐近复杂性的正确方法？

例1：

我想说的是Ologn，我的推理是，如果我们选择一个测试n，n=10，那么‘I’将运行：0,2,4,6,8,10，所以‘I’的行为是线性的，不是增长的，而是每次迭代时加上+2。这个方法也是依赖于n的，也就是说，随着n的增长，这个方法也会增长。第一个循环是开的，第二个循环是开的，如果我们选择n test为n=10，那么在每次迭代之后，“j”将运行：2,4,8,16,32,64可以被认为是2^n，这是一个对数函数，所以这个循环是对数的。计算这个：On*Ologn=Ologn

for (i = 0; i < n; i = i + 2) {
for ( i = 1; j <= n; j = j*2) {
System.out.println("Hi");
}
}

例2：

对于这一个，如果我们选择n为n=10，那么“i”运行：2,4,8,16,32也可以重写为2^n，这是对数的

for (i = 1; i < n; i = i + i) {
System.out.println("Soda");
}

例3：

对于这一个，第一个循环是n依赖的，方法随着n的增长而改变，没有什么特别的，它只是加上+1，所以对于任何输入的n，这是一个n依赖的循环。 如果数字为偶数，则运行第一个嵌套循环；如果数字为正数，则运行第二个嵌套循环。第一个内部循环也是同样复杂的。我认为最后一个内部循环是，尽管n*n开启。计算得到：如果if语句为真，则On*On=On^2，如果if语句为假，则On*On，因此在最坏的情况下，它为^2，因为我们将两个On相乘

for (i = 0; i < n; i++) {
if (i % 2 == 0) {
for (j = 0; j < n; j++) {
System.out.println("Rawr");
}
} else {
for (j = 0; j < n*n; j++) {
System.out.println("Computer");
}
}

我犯过错误吗？ 请解释一下

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谢谢你

不幸的是，从你提供的信息中，我们知道的不多。你在寻找时间复杂性吗？时空复杂性？运行时复杂性

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除此之外，方法的复杂性实际上只有在方法被多次调用时才有用，而这并不像您所建议的那样发生。如果您不知道该方法是如何调用的，您将无法准确确定其中任何一个方法的复杂性。

您的问题是“检查我的CS作业”吗？如果是这样的话，它可能不适合这样做。看看可能的重复，这与Java完全无关，这是一个一般编程问题。On*Ologn=Ologn…否？它在logn上。@LouisWasserman啊，对了！我想知道的是，每当我们有一个线性函数和一个对数函数嵌套，或者反之亦然，我们把它们相乘，得到*logn。对于这一点，我们总是有嵌套的循环，事情会变得多重化。谢谢