i
=
1,
2,
4,
8,
16
，i
=
2^x
条件是i
<=
n
2^x
<=
n
所以x
<=
log2n
一共执行循环体log2n次，所以复杂度是O(log2n)
>
n
设第k次循环后退出循环
于是2^k
>
n
因此k
>
log2n
以2为底的对数，k的实际值为log2n上取整
因此时间复杂度为O(log2n)
i
=
1,
2,
4,
8,
16
，i
=
2^x
条件是i
<=
n
2^x
<=
n
所以x
<=
log2n
一共执行循环体log2n次，所以复杂度是O(log2n)
分析下列程序段的时间复杂度是___。 i=1: while(i<=n) i=i*2;
【答案】：C 循环体里面是i=i*2，即每循环一次i值增加一倍，所以执行次数与n之间是以2为底的对数关系，故时间复杂度为O(log2n)。
面程序段的时间复杂度是( ) i=1; while(i<=n) i=i*3;
i=1，只是赋初值，只赋值一次的。若n=100; i=1; while(i<=n) i=i*3；则循环退出后，i 的值是 243；i 的值的变化过程为：3，9，27，81，243。
下面程序段的时间复杂度为___。(n>1)
i=1； while（i<=n） i=i*2的时间复杂度O(log2n)。整段代码语句，中循环体只有一个while（i<=n），执行的次数是：i = 1，i = 1*2=2，判断2是否小于等于n，是则继续循环，否则跳出循环。i =2，i = 2*2=4，判断4是否小于等于n，是则继续循环，否则跳出循环。i =4 ，i = 4*...
i=1; while(i<=n) i=i*2 这个算法的时间复杂度怎么算
一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f (n)，因此，算法的时间复杂度记做：T (n) =0 (f (n) )。随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f (n)的增长率成正比，所以f (n)越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基...
程序段“for(i=1; i<=n;) i=i*2;”的时间复杂度?
答案是：O(log2n )i=1; ① while (i<=n)i=i*2; ② 解： 语句1的频度是1,设语句2的频度是f(n), 则：2^f(n)<=n;f(n)<=log2n 取最大值f(n)= log2n,T(n)=O(log2n ) ---*来源于百度*--- \/\/\/
i=1; while (i<=n) i=i*2 时间复杂度
没错，n=4的时候，log2n=2。但是，你有没有注意到，时间复杂度是O(log2n)，不是log2n。你不能无视符号"O"。这个符号的意思是：时间复杂度不会比log2n大很多。通俗的说：就是时间复杂度或者和log2n在同一数量级，或者比log2n小。
i=1; while (i<=n) i=i*2 来问下这个这个循环的算法复杂度是多少哈?教...
i是这样变化的：1， 2, 4, 8, 16, ...如果用i(x)表示第x次循环时i的值，则 i(x) = 2^x , x初始值为0。循环在 i <= n 的时候停止，即 i（x) = 2 ^ x <= n;=> x<= log2(n)即循环结束时，最多进行了log2(n)次运算。按照大O表示法定义，它的复杂度为 O(log2(n)...
...void f(int n) { int i=1; while (i<=n) i=2*i; }
时间复杂度，就是执行次数最多的那个语句次数。这段程序中，执行次数最多的就是 i=2*i;其执行的次数为：2*2*2*2*...*2<=n 假设为x次，则 2^x <=n 2^x =n 可以推出 x = log2n 所以，时间复杂度为 O(log2n)这里的2是log的下标。
...O(log{2}n):int i = 1; while(i <= n) i = i * 2;
因为从判断语句上看i从1循环到n，但是循环体中每次循环i都乘以2，所以实际上循环体只执行了log2n次（这是个简单的数学运算吧！），而判断时间复杂度一般都是看循环体的实际有效执行语句的次数，所以该循环的时间复杂度是O(log2n)。
下面程序段的时间复杂度是
这个程序是死循环，不能正常运行的。i ＝ 1；while（i<=N）i = i * 3；它的时间复杂度是O(Log3(N))
