C ++中时间复杂度分析的实践问题

任何算法的时间复杂度是该算法完成所需的时间。它是显示算法效率和进行比较分析的重要矩阵。我们倾向于降低算法的时间复杂度，使其更加有效。

查找以下代码段的时间复杂度

for(i= n ; i > 0; i++){
   cout<<i;
   i++;
}

该循环的最大值为n，但是i在for循环中将增加两次，这将使时间花费一半。

时间复杂度：O（n / 2）

for(i= n ; i > 0; i++){
   for(j = 0; j<n;j++){
      cout<<i;
   }
}

在这里可以证明，对于外循环的每个迭代，内循环将执行n次。

因此，时间复杂度：O（n ²）或O（N * N）

int i = N;
while(i){
   cout<<i;
   i = i/2 ;
}

此处，i的每次迭代值都将除以2。因此，时间复杂度：O（log(n)）

if(i > j ){
   j>23 ? cout<<j : cout<<i;
}

代码中有两个条件语句。每个条件语句的时间复杂度= O(1)。

时间复杂度：O(2)

for(i= n ; i > 0; i++){
   for(j = 0; j<n;j*2){
      cout<<i;
   }
}

在这里，我们有嵌套循环，而内部循环有乘法作为增量运算符。因此，内部循环的复杂度将为log(n)。并且具有外部将为n阶。所以，

时间复杂度： O（nlog(n)）