算法的时间复杂度

在算法中，无法精确计算需要多少次运算。因此，如果存在多阶多项式，如n+2log2n+6n ∧ 2，则时间复杂度按照最高阶计算，即在n+2log2n中，其时间复杂度为O(n)——因为n的增长速度比logn快。

订单:

n，2n，3n的时间复杂度...是O(n)，所以变量前面的系数可以省略。

同样，6n∧2和n∧2的时间复杂度为O(n∧2)。

以下是一些增长率的水平分析:

logn，n，n∧2，n∧3....2∧n...

根据上述方法:

6n ∧ 2-12n+1的时间复杂度等价于n ∧ 2-n+1。得到最高阶项，即时间复杂度:o (n 2)。

因此，n (n+1) (n+2) ╱ 6的时间复杂度为o(n ^ 3)——此时可以看做n*m*k和n ^ 3。

2 ∧ (n+1)+100 n为O (2 n)-2 ∧ (n+1)此时可视为2∧m，然后可替换为。

望采纳。