for循环三层嵌套 时间复杂度计算

本文详细解析了一个特定的三层嵌套循环的时间复杂度计算过程。通过将问题分解为更小的部分并逐步解决,最终得出了整个循环的时间复杂度。

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假设有这样一个for循环

for(i=1;i<=n;i++)

   for(j=1;j<=i;j++)

      for(k=1;k<=j;k++)

            x++;

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<=a;j++)

      for(k=1;k<=j;k++)

            x++;

这样看来,是不是一目了然了。

a的取值为 1 . 2 . 3 . 4 . 5 ... a-1 . a(用点隔开)

相应的,我们可以把上面那个二层for循环改写为一层循环

      for(k=1;k<=[1 2 3 4 5 ......a-1 a];k++)

            x++;

那么,我们这个for循环运行的总的时间复杂度就是  ((1+n)n)/2

当然,这不是最终的时间复杂度,因为我们只是讨论了i取a的情况

所以,总的时间复杂度为 \sum \left ( i+i^2 \right )/2(i从1到n)

分成两项,分别是 \left ( 1+2+3+...+n \right )/2 和 \left ( 1^2+2^2+3^2+...+n^2 \right )/2

前一项求和的渐进时间复杂度是n^2,后一项求和的渐进时间复杂度是n^3

所以上面的那个三层for循环的时间复杂度为n^3

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