随着队列大小的增加,时间复杂度

时间:2015-05-30 22:58:18

标签: algorithm big-o

过去半小时左右我搜索过Google和StackOverflow,虽然我发现了很多有趣的信息,但我还没有找到解决问题的方法。我认为这应该是相当简单的回答;我只是不知道如何回答。

我在我正在使用的程序中使用以下循环(这显然是我的算法的伪代码):

s = s.strip.chomp(',')

在这个循环中:

  • Q 是一个队列
  • x 是一个包含整数数组的对象 s
  • N 是表示问题大小的整数
  • y 是与 x
  • 相同类型对象的新实例
  • 组合是一种返回与 x 相同类型的新对象的方法
    • 组合仅包含For循环,因此它的最坏情况时间复杂度为O(N)

我的问题是我应该如何计算这个循环的时间复杂度。因为我可能会在每个循环中将 N-1 项添加到队列中,所以我假设它会增加复杂性,而不仅仅是普通循环中的简单O(N)。

如果您需要更多信息来帮助我,请告诉我,我会尽我所能。

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