Recursion 循环内部调用的递归函数的大O表示法

我试图确定几个算法的大O复杂度，但我很难理解如何对以下代码进行推理：

void recursiveFunc (n)
{
   for(int i = 0; i < 8; i++)
   {
       if (n < maxN)
       {
           recursiveFunc (n + 1);
       }
       else
       {
           for(int j = 0; j < 8; j++)
           {
              // do some stuff
           }
       }
   }
}

void recursiveFunc（n）
{
对于（int i=0；i<8；i++）
{
if（n

我认为这是一个指数，因为递归函数是在循环中调用的。O（8^n）？ 但我有点搞不懂该如何推理。

你的建议是正确的

鉴于代码：

var maxN = 16;
var initN = 0;
var count = 0;
function recursiveFunc (n) {
    for(var i = 0; i < 8; i++) {
        if (n < maxN) {
                recursiveFunc (n + 1);
        } else {
            for(int j = 0; j < 8; j++) {
                count++;
            }
        }
    }
}
recursiveFunc(initN);

var maxN=16；
var initN=0；
var计数=0；
函数递归func（n）{
对于（变量i=0；i<8；i++）{
if（n

第一次调用在n=0时发生：

递归函数的8^1调用（其中n=1）

n=1的调用然后导致：8^2次递归函数调用

使用n=（maxN-1）调用然后导致：8^maxN调用recursiveFunc=>访问else分支，每个调用输入“some stuff”64次

---

第一个调用在n=2，maxN=4时发生：

递归函数的8^1调用（其中n=3）

n=3的调用然后导致：8^2个递归函数调用（其中n=4）

n=4的呼叫，然后访问else分支，每次64次

---

因此，进入“一些东西”阶段的总计数：64*（8^（maxN-initN））

O（8^n）

编辑：您可以在这里的工作中看到这一点，只需单击“运行代码段”，然后点击“测试”按钮。（尝试更大的maxN值可能会使浏览器崩溃）

功能测试（）{
var maxN=parseInt（document.querySelector（“#nmax”）.value）；
var initN=parseInt（document.querySelector（“#n”）.value）；
var计数=0；
函数递归func（n）{
对于（变量i=0；i<8；i++）{
if（n

N:

NMAX:


期望值：

实际值：

测试

我觉得这像O（1）。对于所有足够大的n，这个函数什么也不做（正好64次）。