Performance 在嵌套循环中寻找精确算法效率和大O表示法

算法

doIt

的效率可以表示为O（n）=n^3。精确计算以下程序段的效率。然后使用big-O表示法计算效率。显示计算结果

for (i = 1; i <= n + 1; i++)
    for (j = 1; j < n; j++)
        doIt (...);

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for（i=1；i有两个for循环，每个循环迭代（几乎）n次。因此
O（n^2）

一个
O（n^3）
的方法被称为（几乎）
n^2
次，然后你将拥有
n^2*n^3
，这将最终让你：

O（n^5）
你认为它的复杂性是什么？我不知道它到底是什么，但我认为big-O符号应该是n^4。外部（
I
）循环运行
n+1次，内部（
j
）循环在外循环的每次迭代中运行
n-1
次-这两个计数的乘积是
n^2-1
，也就是
O（n^2）
。如果调用的函数是
O（n^3）
，而您正在运行它
O（n^2）
次，那么在我看来，总的复杂度将是
O（n^3*n^2）
或
O（n^5）
。。。