Question

所以这些是我必须找到时间复杂度的for循环，但我并不清楚如何计算。

for (int i = n; i > 1; i /= 3) {
    for (int j = 0; j < n; j += 2) {
    ... ...
    }
    for (int k = 2; k < n; k = (k * k) {
    ...
    }
}

对于第一行，（int i = n; i＆gt; 1; i / = 3），保持潜水i为3，如果i小于1则循环停在那里，对吧？

但那时间复杂度是多少？我认为这是n，但我不太确定。我认为它是n的原因是，如果我假设n是30然后我会像30,10,3,1那么循环停止。它运行了n次，不是吗？

对于最后一个for循环，我认为它的时间复杂度也是n，因为它的作用是

k从2开始并保持自身相乘直到k大于n。

因此，如果n为20，则k将为2,4,16然后停止。它也运行了n次。

我真的不认为我理解这类问题，因为时间复杂度可以是log（n）或n ^ 2等，但我看到的只有n。

我真的不知道什么时候记录或正方形。或其他任何事情。

我认为每个for循环运行n次。如何记录日志或方块？

任何人都可以帮我理解这个吗？请。

Answer 1

如果您想计算算法的时间复杂度，请在此处阅读以下文章：How to find time complexity of an algorithm

也就是说，您对算法复杂性的思考方式是小而线性的。它有助于在数量级上考虑它，然后以这种方式绘制它。如果你采取：

x, z = 0
for (int i = n; i > 1; i /= 3) {
    for (int j = 0; j < n; j += 2) {
    x = x + 1
    }
    for (int k = 2; k < n; k = (k * k) {
    z = z + 1
    }
}

并且在图表上绘制x和z，其中n从1开始 - > 10 - ＆gt; 100 - ＆gt; 1000 - ＆gt; 10 ^ 15左右，你会得到一个看起来像n ^ 2图的答案。在分析算法复杂度时，您主要对最大次数感兴趣，无论是最差还是最常见的情况，您的输入都是通过省略常量来循环的。所以在这种情况下，我希望你的算法是O（n ^ 2）

如需进一步阅读，我建议https://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms;它并不容易，但深入探讨了这一点。

这段代码的时间复杂度？

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