i=1,k=100, while(k=1)i＜=n) k=k+1 i+=2 求时间复杂度，详细过程！谢谢！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-13 16:18 标签： while(k=1)
最好有点过程啊... 最好有点过程啊

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n的值是多少，知道n的值才能确定k=k+10*i的运行次数，因为只有一个循环，所以时间复杂度为o（n-1）

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下面程序段的时间复杂度为O（√n）

程序段的时间复杂度为O(√n)

现在要求它的时间复杂度，看起来有点麻烦，但是只要我们把问题分解成若干个小问题一一解决，那么就容易多了。 首先，我们考虑这么一种情况，当i取值为a的时候，那么我们上面那个三层循环就变成了    for(j=1;j
算法的时间复杂度和空间复杂度都是用大O表示法，来表示的。其中O是个常量。 常见的 排序算法的时间复杂度：
判断题1-1 N2logNN^2logN和NlogN2NlogN^2??具有相同的增长速度。 (2分) 答案：F1-2 对一棵平衡二叉树，所有非叶结点的平衡因子都是0，当且仅当该树是完全二叉树。(2分) 答案：F1-3 无向连通图所有顶点的度之和为偶数。 (2分) 答案：T1-4 对N个不同的数据采用冒泡排序进行从大到小的排序，当元素基本有序时交换元素次数肯定最多。
时间复杂度的差异测评 前言： 大家都知道，判断一个算法够不够好，一个很重要的标准就是算法的时间复杂度 ，同样一个问题，不同的算法执行的时间差异可以很大！这个就是时间复杂度导致的，关于时间复杂度的定义等，本菜鸟不予说明，大家可以参考各大算法或者数据结构书籍，里面有详细的解释，今天给大家带来的是不同时间复杂度算法运行时间的差异！ 测试题目： 输入一个数据n（0,1000000），然后输
将A[i]->A[j]的累加和赋值给B[i,j]由于要满足j>i，这样来说二维矩阵的对角线是不需要进行计算的，
矩阵乘法是线性代数中最常见的问题之一，它在数值计算中有广泛的应用。 在很长一段时间内，矩阵乘法的算法就像它自身的定义一样简单直白。 >设A是m×n的矩阵，B是n×p的矩阵，那么C=AB是矩阵A和矩阵B的乘积,C是m×p的矩阵。 >即 C[i][j] = ∑A[i][k]×B[k][j](k从1到n) 具体算法描述为： for (int i = 1;i
解释：程序的执行次数为常数阶（2）

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