Javascript 这个冒泡排序函数的时间复杂度是多少？

我写了这个冒泡排序函数，但我很难计算出它的时间复杂性

function bubbleSort(items) {  
    for (var i = items.length; i > 0; i--) {
      for (var j = 0; j < i; j++) {
        if (items[j] > items[j + 1]) {
          var temp = items[j];
          items[j] = items[j + 1];
          items[j + 1] = temp;
        }
      }
    }

    return items;
}

函数bubbleSort（项）{
对于（var i=items.length；i>0；i--）{
对于（var j=0；j项目[j+1]）{
var temp=项目[j]；
项目[j]=项目[j+1]；
项目[j+1]=温度；
}
}
}
退货项目；
}

我知道外循环的时间复杂度为O（n）。但是，内部循环的时间复杂度是多少（因为它在每次传递时只经过一个

项
元素）？
内部循环是O（n）。开始时执行n次，结束时执行1次。平均而言，它将执行n/2次。常数因子不重要，所以这是O（n）

因此，总的运行时间是O（n2）。
内部循环是O（n）。开始时执行n次，结束时执行1次。平均而言，它将执行n/2次。常数因子不重要，所以这是O（n）

总的运行时是O（n2）。
如果你考虑运行多少次内循环，你可能会有更好的想法：

1st run : N times, 
2nd run: N-1 times 
... 
Nth run: 1 time.

如果你把它们全部加起来

N + (N-1) + (N-2) + ... + 1 = [N * (N+1)]/2

时代。这就是O（N^2）。有关更多信息，请在这里检查这个答案：
如果您考虑运行内部循环的次数，您可能会有更好的想法：

1st run : N times, 
2nd run: N-1 times 
... 
Nth run: 1 time.

如果你把它们全部加起来

N + (N-1) + (N-2) + ... + 1 = [N * (N+1)]/2

时代。这就是O（N^2）。有关更多信息，请检查此处的答案：
计算算法时间复杂度的一种方法是注意，内部循环执行
i
迭代，其中
i
的范围从
n
到1（其中
n
是输入的长度）。这意味着我们可以进行求和，以获得算法中的总步骤数：

n + (n-1) + ... + 3 + 2 + 1

此总和有一个熟悉的闭合公式：

n*(n+1) / 2

这个公式显然是
O（n^2）
计算算法时间复杂度的一种方法是注意内部循环执行
i
迭代，其中
i
的范围从
n
到1（其中
n
是输入的长度）。这意味着我们可以进行求和，以获得算法中的总步骤数：

n + (n-1) + ... + 3 + 2 + 1

此总和有一个熟悉的闭合公式：

n*(n+1) / 2

这个公式显然是
O（n^2）
google的“冒泡排序复杂性”，可以找到如下引用。或者搜索SO，结果显示375条。谷歌搜索“泡泡排序复杂性”，查找诸如。或者继续搜索，结果是375条，我不明白。如果那个问题/答案提供了“更多信息”，这不就是重复的问题吗？@torazaburo你说得对，因为我在移动应用程序中找不到“标记为重复”选项，我把答案的URL放在下面。顺便说一句，谢谢你的提醒。我不明白。如果那个问题/答案提供了“更多信息”，这不就是重复的问题吗？@torazaburo你说得对，因为我在移动应用程序中找不到“标记为重复”选项，我把答案的URL放在下面。谢谢你的提醒。