Time complexity 三重for环的增长阶

我正在练习算法的复杂性，我在网上遇到了这段代码，但我无法计算出它的增长顺序。有什么想法吗

    int counter= 0;
    for (int i = 0; i*i < N; i++)
    for (int j = 0; j*j < 4*N; j++)
    for (int k = 0; k < N*N; k++)
    counter++;

int计数器=0；
对于（int i=0；i*i

Sqrt n x 2 Sqrt n x n^2

其中：

第3条

说明：

对于第一个循环，方程两边的平方根

i^2=n

对于第二个循环，求方程两边的平方根

j^2=4n^2

---

第三个循环是直接向前的

Sqrt n x 2 Sqrt n x n^2

其中：

第3条

说明：

对于第一个循环，方程两边的平方根

i^2=n

对于第二个循环，求方程两边的平方根

j^2=4n^2

---

第三个循环是直接向前的

Sqrt n x 2 Sqrt n x n^2

其中：

第3条

说明：

对于第一个循环，方程两边的平方根

i^2=n

对于第二个循环，求方程两边的平方根

j^2=4n^2

---

第三个循环是直接向前的

Sqrt n x 2 Sqrt n x n^2

其中：

第3条

说明：

对于第一个循环，方程两边的平方根

i^2=n

对于第二个循环，求方程两边的平方根

j^2=4n^2

第三个循环是直接向前的

一次执行一个步骤（在本例中为循环）：

只要第一个循环的平方小于

N

，它就会递增

i

，因此这一定是

O（sqrt N）

，因为

int（sqrt（N））

或

int（sqrt（N））-1

是平方小于

N

的最大整数值

第二个循环也是如此。我们可以忽略

4

，因为它是一个常量，在处理大oh符号时，我们不关心这些。所以前两个循环一起是

O（sqrt N）*O（sqrt N）=O（sqrt（N）^2）=O（N）

。您可以增加复杂性，因为循环是嵌套的，所以第二个循环将在第一个循环的每次迭代中完全执行

第三个循环显然是

O（N^2）

，因为

k

上升到

N

的平方

所以整个过程必须是O（N）*O（N^2）=O（N^3）。通常，您可以通过计算第一个循环、第二个循环、前两个循环的复杂性来解决此类问题。

一次执行一个步骤（本例中为循环）：

只要第一个循环的平方小于

N

，它就会递增

i

，因此这一定是

O（sqrt N）

，因为

int（sqrt（N））

或

int（sqrt（N））-1

是平方小于

N

的最大整数值

第二个循环也是如此。我们可以忽略

4

，因为它是一个常量，在处理大oh符号时，我们不关心这些。所以前两个循环一起是

O（sqrt N）*O（sqrt N）=O（sqrt（N）^2）=O（N）

。您可以增加复杂性，因为循环是嵌套的，所以第二个循环将在第一个循环的每次迭代中完全执行

第三个循环显然是

O（N^2）

，因为

k

上升到

N

的平方

所以整个过程必须是O（N）*O（N^2）=O（N^3）。通常，您可以通过计算第一个循环、第二个循环、前两个循环的复杂性来解决此类问题。

一次执行一个步骤（本例中为循环）：

只要第一个循环的平方小于

N

，它就会递增

i

，因此这一定是

O（sqrt N）

，因为

int（sqrt（N））

或

int（sqrt（N））-1

是平方小于

N

的最大整数值

第二个循环也是如此。我们可以忽略

4

，因为它是一个常量，在处理大oh符号时，我们不关心这些。所以前两个循环一起是

O（sqrt N）*O（sqrt N）=O（sqrt（N）^2）=O（N）

。您可以增加复杂性，因为循环是嵌套的，所以第二个循环将在第一个循环的每次迭代中完全执行

第三个循环显然是

O（N^2）

，因为

k

上升到

N

的平方

所以整个过程必须是O（N）*O（N^2）=O（N^3）。通常，您可以通过计算第一个循环、第二个循环、前两个循环的复杂性来解决此类问题。

一次执行一个步骤（本例中为循环）：

只要第一个循环的平方小于

N

，它就会递增

i

，因此这一定是

O（sqrt N）

，因为

int（sqrt（N））

或

int（sqrt（N））-1

是平方小于

N

的最大整数值

第二个循环也是如此。我们可以忽略

4

，因为它是一个常量，在处理大oh符号时，我们不关心这些。所以前两个循环一起是

O（sqrt N）*O（sqrt N）=O（sqrt（N）^2）=O（N）

。您可以增加复杂性，因为循环是嵌套的，所以第二个循环将在第一个循环的每次迭代中完全执行

第三个循环显然是

O（N^2）

，因为

k

上升到

N

的平方

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所以整个过程必须是O（N）*O（N^2）=O（N^3）。通常，您可以通过计算第一个循环、第二个循环、前两个循环的复杂性来解决此类问题。

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