Java 给定算法的时间复杂度是多少？

我们遇到了问题，我想出了解决办法。有人能帮我确定给定解决方案的时间复杂性吗？它应该是O（n）还是O（n^2）？我认为应该是O（n）

问题

编写一个程序，按照给定的顺序打印数组元素的总和 低于条件

如果数组按先后顺序排列6和7，则忽略6和7之间的数字，并考虑其他数求和。< /P> 阵列元素-10,3,6,1,2,7,9 O/P:22 [即10+3+9]

Eg2）数组元素-7,1,2,3,6 O/P:19

Eg3）数组元素-1,6,4,7,9 O/P:10

解决方案

outer: for (i = 0; i < elementsCount; ++i) {
            if (arr[i] == 6) {
                int sumBetweenBounds = arr[i];

                for (j = i + 1; j < elementsCount; ++j) {
                    if (arr[j] == 7) {
                        i = j;
                        continue outer;
                    }

                    sumBetweenBounds += arr[j];
                }

                sum += sumBetweenBounds;
                continue;
            }

            sum += arr[i];
        }

outer:for（i=0；i

在讨论时间复杂性时，我们应该区分最佳情况、最坏情况或平均情况（）。如果未提及，通常会出现最坏情况

在最坏的情况下，您的算法是O（n^2），因为当数组元素为6时，内部循环正在运行。在最坏的情况下，所有数组元素都可能是该值

在最好的情况下，它是O（n），但这通常并不有趣

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对于一般情况分析，您需要知道算法将在其上运行的所有数组中的值的分布。

首先，您的算法不适用于只有6个数组的数组

第二，您的算法复杂度是O（n^2），请检查只有6个的数组的情况

如果只有6个，你将继续进入每个元素的内部循环，这将给你提到的复杂性，并继续总结你之前总结过的6个

例如：

int[] arr = new int[]{6,6,6,6};

将提供：

//1st iteration
sum += 6+6+6+6;
//2nd iteration
sum += 6+6+6;
//3rd
sum += 6+6;
//4th
sum += 6;

---

总的来说，它给出的是

sum=60

，而不是24。

您使解决方案比实际问题更复杂，您应该使用single for循环，您可以使用boolean来检查是否要添加元素

您是对的。这是

O（n）

。感谢@OmG的确认。你错了，这是

O（n^2）

。抱歉。如果元素是从

7

具有正概率的分布中随机选择的，则平均情况将是

O（n）

。所以可以肯定地说，除了病理病例，它是一种

O（n）

算法。@b当然，但我们关心那些病理病例。通常在解决这些问题时，最重要的是最坏情况分析。@B问题：问题中提到的分布在哪里？为什么这是一个正确的假设？即使是这样，您也只会谈论平均案例时间复杂性；正如我上面所说的，在复杂性分析中，最坏的情况是在没有指定所需的情况下使用的。@Raz如果这是真的，没有人会使用哈希。我们也不会像使用单纯形法那样高兴。问题没有提到分布。我在补充你的观点，我们需要知道算法将运行的所有数组中的值的分布。这是一个有效的观点。看来我需要改进一下。谢谢