时间复杂度算法分析-整理（浅）

如果内外循环之间的循环量之间没关系，可将内外循环次数（语句频度）之积作为复杂度看待
若有关系，则考虑内循环的基本操作的执行次数（语句频度）来分析复杂度。

其实计算时间复杂度可以直接看频度最大（最内层的）的语句的语句频度（个人观点）。

【内循环】例：

for(i=2;i<=n;++i){
    for(j=2;j<=i-1;++j){
      ++x;
    } 
}

2<=i<=n;j<=i-1 ——>    1<=j<=n-1  又  初始j=2 ——>    2<=j<=n-1

++x 执行次数：1,2,3,4,....,n-2   

求和语句执行频度 ：  1+2+3+…+n-2=(1+n-2) ×(n-2)/2=(n-1)(n-2)/2 =n2-3n+2，为n2的同阶，所以时间复杂度为O(n2)

 

语句频度（摘）：

for(i=0;i<n;i++){ ----------------------------- (1)   n+1

    for(j=0;j<n;j++){ ------------------------- (2)    n(n+1)

        c[i][j]=0; ------------------------------ (3)      n*n
        for(k=0;k<n;k++) ------------------- (4)     n*n*(n+1)
            c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][j]; ------- (5)   n*n*n
    }
}