数据结构关于时间复杂度的计算

以下时间复杂度如何计算？是不是O((n-1)^2)？我看两个都循环n-1次。

复杂度是要去掉常数项、低阶项和系数的，所以应该是 O(n^2)

【以下回答由 GPT 生成】

这段代码中的时间复杂度可以通过分析循环的执行次数来确定。

首先，外层循环 for (int i = 0; i < n - 1; i++) 的循环次数是 n-1。

然后，在内层循环中，变量 j 的初始化是 i，循环的条件是 k < n，每次循环都会判断 array[k] < array[j] 是否成立，并更新 j 的值。因此，内层循环的执行次数是 n-1、n-2、n-3、...、2、1。

所以，总的执行次数可以表示为 (n-1) + (n-2) + (n-3) + ... + 2 + 1。

这是一个等差数列求和，可以使用等差数列求和公式 Sum = (n-1) * n / 2 来计算。所以，总的执行次数为 Sum = (n-1) * n / 2。

因此，这段代码的时间复杂度为 O(n^2)。

以下是代码：

这段代码的时间复杂度为O(n^2)。

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• 这篇博客你也可以参考下：冒泡排序的最佳时间复杂度为什么是O(n)，而不是O(n^2)
• 除此之外, 这篇博客: O(n^2)时间复杂度的算法 学习笔记一中的 为什么要学O(n^2)时间复杂度的算法？ 部分也许能够解决你的问题。