本文介绍了为什么该算法的Big-O复杂度为O（n ^ 2）？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我知道此算法的big-O复杂度是 O（n ^ 2），但我不明白为什么。
I know the big-O complexity of this algorithm is O(n^2), but I cannot understand why.
int sum = 0;
int i = 1; j = n * n;
while (i++ < j--)
sum++;
即使我们设置 j = n * n 在开始时，我们在每次迭代过程中增加i并减少j，所以迭代的结果数量是否应该不小于 n * n ？
Even though we set j = n * n at the beginning, we increment i and decrement j during each iteration, so shouldn't the resulting number of iterations be a lot less than n*n?
推荐答案
在每次迭代中，您递增 i 并递减 j 等效于将 i 递增2。因此，迭代总数为n ^ 2/2，而仍为O（n ^ 2 ）。
During every iteration you increment i and decrement j which is equivalent to just incrementing i by 2. Therefore, total number of iterations is n^2 / 2 and that is still O(n^2).
这篇关于为什么该算法的Big-O复杂度为O（n ^ 2）？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！