程序时间复杂度计算 i=-1; s=0; while(s<n) { i=i+

时间复杂度为O(n^05)，即根号n的数量级。该程序求解的是：s=1+3+5+7++(2k+1)，且使得s-(2k+1)<n≤s。而s=(1+(2k+1))(k+1)/2=(k+1)^2，k+1则为上述等差数列的项数，也是你的程序中while循环执行的趟数。求出k<根号n≤(k+1)，因此循环执行根号n趟。则T(n)=2+5n^05+1，解释一下T(n)这个式子，第一项2表示最开始的2个赋值 *** 作；第二项中n^05表示循环的趟数，前面的系数5表示每趟有5个基本 *** 作：一次循环条件判断、两次加法、两次赋值；第三项的1表示最后的一次循环条件判断（因不满足条件但没执行该趟循环）。所以T(n)=5n^05+3，所以O(T(n)=O(5n^05+3)=O(n^05)。

算法的时间复杂度是指用来方便开发者估算出程序的运行时间。

我们该如何估计程序运行时间呢，我们通常会估计算法的 *** 作单元数量，来代表程序消耗的时间， 这里我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。

假设算法的问题规模为n，那么 *** 作单元数量便用函数f(n)来表示。随着数据规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，这称作为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度，记为 O(f(n))。

在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同。

时间复杂度为O（n^1/2）。

在循环中i每次自增1，s是求前i项的和，根据等差数列求和公式s=i（i+1）/2，循环结束的条件是s<=n，也就是i（i+1）/2<=n，所以i是与n的1/2次方成正比的，因此得出结论。

当满足条件时进入循环，进入循环后，当条件不满足时，跳出循环。while语句的一般表达式为：while（表达式）{循环体}。

扩展资料：

WHILE <条件>

<语句体>

end while

do while <条件>

<语句体>

loop

while(<条件>) {<语句;>}

do {<语句;>} while(<条件>);

二者的区别是do-while最少会被执行一次。

循环中可以使用continue结束当前循环，回到循环开始处开始下一次循环。也可以用break跳出整个循环。

以上就是关于程序时间复杂度计算 i=-1; s=0; while(s<n) { i=i+全部的内容，包括:程序时间复杂度计算 i=-1; s=0; while(s<n) { i=i+、算法的时间复杂度是指什么、有一程序片段:{i=0;s=0;while(s<=n){i++;s=s+i;}},其时间复杂度是等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！