算法的BigO时间复杂度

Question

这个算法的最大时间是什么？ 输入：数组A和B，每个排序n> = 1个整数 输出：B中的元素数等于A

中前缀和的总和

c=0
for i=0 to n-1 {
  s=0
  for j=0 to n-1 {
    s=s+A[0]
    for k=1 to j {
      s=s+A[k]
    }
  }
  if B[i]=s {
    c=c+1
  }
}
return c

我得到n（n + 2）（n + 2）+1，即n ^ 3 + 4n ^ 2 + 4n + 1，即O（n ^ 3）

Answer 1

如果你只是在这里寻找BigO，你所要做的就是找出循环的数量，其中有多少是嵌套的。 在你的情况下你有两个循环（嵌套）因此它将是O（n * n）= O（n ^ 2）

P.S即使你的内环不像外层那样多次，BigO仍然保持不变。

Answer 2

要确定增长的顺序，您可以按以下方式继续：