Java 用楼层将T（n）转换为θ

上面是我必须对其执行分析的一些代码。我想出了这个公式(⌊log3（n）⌋+1) ×(⌊n/3⌋+1). 这似乎是正确的答案。我遇到的问题是将其分配给更一般的θ，如：

这是第一次在分析中处理楼层，所以我不知道它们对此有什么影响。我真的很想在计算θ时得到一些指导

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提前感谢您

在时间复杂性方面，您并不真正关心常数，因此您的算法是

Θ((⌊log3（n）⌋+1) ×(⌊n/3⌋+1） ）

这是简单的

Θ（nlog3（n））。

另外，你不关心对数的底，因为log3（n）=c*log（n），所以你也不计算常数，所以正确的答案是：

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Θ（nlog（n））。

在时间复杂度方面，您并不真正关心常数，因此您的算法是

Θ((⌊log3（n）⌋+1) ×(⌊n/3⌋+1） ）

这是简单的

Θ（nlog3（n））。

另外，你不关心对数的底，因为log3（n）=c*log（n），所以你也不计算常数，所以正确的答案是：

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Θ（nlog（n））。

想象一下地板会导致什么。如果增加

n

，则执行时间基本上量化为离散集。但这不会改变函数的整体行为（如果愿意，只会改变其精度）。因此，只要忽略它们，您就会得到

n log n

的复杂性。那么您是否会说，在执行复杂性分析时，至少在大多数情况下可以忽略楼层？至少我想不出一个重要的例子。但这并不意味着它不存在。这是有道理的，谢谢你的帮助尼科！想象一下地板是怎么回事。如果增加

n

，则执行时间基本上量化为离散集。但这不会改变函数的整体行为（如果愿意，只会改变其精度）。因此，只要忽略它们，您就会得到

n log n

的复杂性。那么您是否会说，在执行复杂性分析时，至少在大多数情况下可以忽略楼层？至少我想不出一个重要的例子。但这并不意味着它不存在。这是有道理的，谢谢你的帮助尼科！

public static int myfun2(int n) {
    int p, k, t;
    p=n;
    k=10;

    while(p>=1){
        k=k+p;
        for(t=n; t>=0; t=t-3){
            System.out.println(p + ", "+t);
            k++;

        }
        p=p/3;
    }
    return k;
}