Javascript 如何使用for循环实现O（C^n）时间复杂度函数？

我能想到的唯一一件事是在循环之前使用Math.pow（）计算n，这似乎是一种逃避。
在本例中，C=2：

var oCN = function (n)
{
    var j = Math.pow(2, n);
    for (var i = 0; i <= j; i++) {
          console.log('cactus');  
    };
    return;
}

var oCN=函数（n）
{
var j=数学功率（2，n）；
对于（var i=0；i，像这样的递归算法将相对于
n
呈指数增长：

var oCN = function (C, n)
{
    if (n < 1) { console.log('cactus'); return; }
    for (var i = 0; i < C; i++) {
        oCN(C, n-1);
    }
}

var oCN=函数（C，n）
{
if（n<1）{console.log（'cactus'）；return；}
对于（变量i=0；i

在这种算法中，记录的仙人掌的数量正好是
C^n
，这当然是
O（C^n）
。例如
oCN（2,4）
logs
cactus
16次，
oCN（2,5）
记录32次，等等

通常情况下，你不会看到很多在指数时间内工作的日常算法。如果在指数时间内完成某件事情，很有可能输入大小或常数是如此之大，以至于big-O复杂性根本不重要（或者至少实现者不太关心），所以你可能不会坐在那里分析复杂性。大多数程序员想做的事情要么马上用多项式时间算法，要么用一些捏造和牺牲来完成。
Math.pow（2，n）
--这条语句是关于什么的？它计算出
2^n
，然后呢？哎呀，谢谢你指出了这一点。它的意思是n=Math.pow（2，n）不重写参数的值是一个很好的做法。所以把它放到不同的变量中，那么我们的函数将以指数方式（如你所愿）完成一些工作。要选择具有给定复杂性的“真实世界”实现，请从“我通常认为是for循环中的for循环的方式，而不是只计算n^2，然后编写一个for循环来迭代n^2次。”---这无关紧要。重要的是“计算成本”作为二次函数增加。在内部它可能是一个单循环、嵌套循环或50个循环。谢谢，这正是我想要的！