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我一直认为的复杂性:
1 + 2 + 3 + ... + n 是 O(n)，将两个 n x n 矩阵相加是 O(n^2)。
但是今天我从一本教科书上读到，“根据前n个整数之和的公式，这是n(n+1)/2”，然后是:(1/2)n^2 + (1/2)n，因此 O(n^2)。
我在这里错过了什么？
最佳答案
big O notation可用于确定任何函数的增长率。
在这种情况下，这本书似乎不是在谈论计算值(value)的时间复杂度，而是在谈论值(value)本身。和 n(n+1)/2是O(n^2) .
关于performance - 大O，对一系列n个数字求和的复杂性是多少？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9252891/
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所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上，当我们说算法是 O(n) 时，它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
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我正在编写一个函数，该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！