对于以下嵌套循环,Big O表示法会是什么？
for (int i = n; i > 0; i = i / 2){
for (int j = n; j > 0; j = j / 2){
for (int k = n; k > 0; k = k / 2){
count++;
}
}
}
我的想法是：
每个循环都是O(log2(n))所以它就像乘法一样简单
O(log2(n)) * O(log2(n)) * O(log2(n)) = O(log2(n)^3)
解决方法
对,那是正确的.
找出嵌套循环的大O复杂性的一种方法是从内到外工作,这些嵌套循环的边界不会立即相互依赖.最里面的循环执行O(log n)工作.第二个循环运行O(log n)次并且每次都执行O(log n),因此它执行O(log2 n)工作.最后,最外面的循环运行O(log n)次并且O(log2 n)在每次迭代时都起作用,因此完成的总工作量是O(log3 n).
希望这可以帮助！
