Time complexity 固定环的Big-O

在一次采访中，我讨论了一些代码，但我认为我没有很好地表达我的代码块

我知道（高级）我们学习了两个for循环==O（n^2），但是当你在工作中做出一些断言，将所做的工作限制在一个恒定的数量时，会发生什么呢

我想出的代码是这样的

String[] someVal = new String[]{'a','b','c','d'} ;// this was really - some other computation
if(someVal != 4) {
  return false;
}

for(int i=0; i < someVal; i++){
  String subString = someVal[i];
  if(subString.length() != 8){
    return false;
  }
  for(int j = 0; j < subString.length(); j++){
    // do some other stuff
  }
}

String[]someVal=新字符串[]{'a'、'b'、'c'、'd'}；//这真的是另一种计算
如果（someVal！=4）{
返回false；
}
for（int i=0；i

因此有两个for循环，但由于继续之前的长度检查，迭代次数变得固定

for(int i=0; i < **4**; i++){
  String subString = someVal[i];
  if(subString.length() != 8){ return false }

  for(int j = 0; j < **8**; j++){
    // do some other stuff
  }
}

for（int i=0；i<**4**；i++）{
String subString=someVal[i]；
如果（subString.length（）！=8）{返回false}
对于（int j=0；j<**8**；j++）{
//做些别的事情
}
}

我试图证明这一点，使它保持不变，但没有做得很好。

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我是完全错了还是偏离了基准？

for循环中的早期退出条件是

if（subString.length（）！=8）

，因此，如果长度正好为8，则可以随时执行第二个for循环。这实际上使第二个for循环的复杂性保持不变，因为它不取决于输入大小。但是在第一个for循环之前，您有另一个提前退出条件

if（someVal！=4）

使第一个for循环也保持不变

是的，我会遵循你的论点，完整函数具有恒定的大O时间复杂度。也许在解释中重复一下，big-O总是描述一个上界复杂度，它永远不会被交叉，常数时间因子可以减少到1

但请记住，基于真实世界输入的恒定复杂性在执行时间上可能仍然比基于

n

大小的

O（n）

复杂性更长。如果已知的先决条件是

n

不会增长超过（低）给定的数字，我不会争论Big-O复杂性，而是争论总体预期运行时间，其中循环的第二个常量可能比Big-O复杂性分析所预期的影响更大。

确定这是

O（1）

。但是两个嵌套的for循环通常都是

O（n^2）

，这肯定不是真的——它可以是任何东西，这实际上取决于循环条件和循环内部的内容。