Time complexity 嵌套循环的T（n），我得到的答案是（logn+；1）（logn+；2），对吗？ i=n； 而（i>=1）{ j=i； 当（j

在

while（i>=1）{（…）}

循环中时，

i

大于1（除了最后一次迭代），因此在

j=i

之后，

j

大于1（除了最后一次迭代）

因此，您的代码或多或少相当于：

i=n;
while(i>=1){
    j=i;  

    while(j<=n){ 
        thetha(1)
        j=j*2;
    }
    i=i/2;
}

---

整体复杂度是while循环的复杂度，它是log（n）。

是的，你是正确的，外部循环是log（n），内部循环是log（n），这会产生（logn）（logn）

Log（n）复杂性的原因是循环中剩余的迭代次数在每次迭代时减半。这是通过将迭代变量

i

除以2还是通过将变量

j

乘以2来实现的，这是不相关的。完成循环所需的时间随着每个循环的Log（n）的增加而增加

（logn）（logn）的乘法是由于外循环的每个迭代执行内循环的log（n）迭代

加法是不必要的，因为在大O表示法中，我们只关心一个函数相对于另一个函数的增长速度。用一个常数抵消它（或乘以一个常数）不会改变函数的相对复杂度，因此最终结果是（logn）（logn）。

对不起，这不是while（j）

i=n;
while(i>1){
    i=i/2;
}
if (i==1){
    j=i
    while(j<=1){ 
        thetha(1)
        j=j*2;
    }
}

i=n;
while(i>1){
    i=i/2;
}
if (i==1){
    thetha(1)
}