这个问题要求我设计一种确定性算法，该算法将在theta（n log n）时间内运行以执行以下操作：
有一
我知道我是否有一个取决于N个元素的嵌套循环，其时间复杂度为O（N ^ 2）。
如果我有一个恒定大
我想问你如何计算这个循环的大o？”
x ++显然是O（1）对吗？我不了解i * 2部分...
我在YouTube上观看了视
请考虑直接计算第n个Fibonacci数（其中<em> n </em>是任意长度的整数）的迭代算法，如以下伪代码所述：</p
我意识到嵌套的for循环具有O（n ^ 2）运行时，但是如果在外部for循环内有<strong>两个</strong> for循环怎么
我无法理解在过滤器列表上进行过滤然后组合映射与只对列表进行一次迭代和执行归约之间的性能差异
给出以下嵌套的for循环：
<pre><code>for (int i=n; i>1; i=i/2):
for (int j=i; j<n; j=j*2)
# O(1) expression
由于是完全自学的（和StackOverflow），我是Big-O符号的新手，在以后的一些采访中需要更好地理解它。
已获得给定算法A的输入大小及其对应的运行时值的列表。给定这些值，我应该如何计算算法A的“大哦”
以下功能的Big-O是什么？
<pre><code>for a in range(n):
for b in range(n - a):
for c in range(n - b):
<pre><code>int value2= 0;
int value1=0;
for (int i = 0; i < A.size(); i++)
for (int j = i; j < A.size(); j++) {
value2 = 0
给出一棵树的前序和有序遍历，构造二叉树。
注意：
您可能会假设树中不存在重复项。
<pre><cod
<br/>
我必须找到我创建的伪代码的时间复杂度，并使用Big-O表示法进行指定。问题是当我在嵌套的for循环中
有人可以告诉我该算法的时间和空间复杂度吗？基本上，该函数接受一个字符串，如果它是回文（向后
我编写了以下堆栈代码：
<pre><code>#include <iostream>
using namespace std;
template <typename T>
class Stack
我想尽我所能解决塔漏斗问题，并计算每种方法的时间复杂度（仅用于自我练习）。
解决方法之一是：<
我想确认我是否为包含for循环的几段代码获得了正确的big-O。
<pre><code>for ( int a = 0; a < n; a ++)
for
我正在尝试编写一种算法，以将N个房间的日程安排给N个专业人员。我有一个“房间”对象列表和另一个
我刚刚开始学习Big O表示法，并且我试图了解具有不同功能的Big O，以了解哪个更好。
我正在努力
示例3找出f（n）= n ^ 4 + 100n ^ 2 + 50的上限
解决方案：对于所有n≥11，n ^ 4 + 100n ^ 2 + 50≤2n ^ 4
∴n ^ 4
