第一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)...

T(n)=T(n-1)+n-1解：T(n)=T(n-1)+n-1=T(n-2)+(n-2)+(n-1)=T(n-3)+(n-3)+(n-2)+(n-1)=...=T(n-(n-1))+n-(n-1)+...+(n-2)+(n-1)=0+1+2+3+4...

从入口n单向到出口n=1，再回来，所以时间复杂度为O(n)

汉诺塔问题的时间复杂度为O(2^n)。时间复杂度的计算：用递归来解决汉诺塔问题是非常方便的选择。设盘子个数为n时，需要T(n)步，把A柱子n-1个盘子移到B柱子，需要T(n-1)步，A柱子最后一个盘子移到C柱子一步，B柱子...

每次递归内部计算时间是常数，故O（n）。用递归方法计算阶乘，函数表达式为f(n)=1若n=0f(n)=n*f(n-1)，若n>0，如果n=0，就调用1次阶乘函数，如果n=1，就调用2次阶乘函数，如果n=2，就调用3次阶乘函数，...

递归折半查找的时间复杂度是O(log2n)，空间复杂度是O(log2n)，也是递归的最大深度非递归的时间复杂度是O(log2n)，空间复杂度是O(1)，仅仅用几个单变量就够了

然而你这种递归写法是指数级别的时间复杂度O(2^n)，调用fib(n)会产生2个分支fib(n-1)和fib(n-2)，fib(n-1)和fib(n-2)各自又会产生两个分支变成4个分支，各自再产生两个变成8个……可以大概分解一下：fib(n)=...

这个公式可以推导出时间复杂度，但是推导过程非常复杂。  如果采取递归树的方法，还是取等于，也就是说，每次分区都很不平均，一个分区是另一个分区的倍。快速排序的过程中，每次分区都要遍历待...

G（x）=1/√5*[1/(1-α*x)-1/(1-β*x)]=1/√5*[(α-β)*x+(α^2-β^2)*x+...+...]原因：1/(1-t)=1+t+t^2+t^3.将t分别替换成α*x和β*x,对应项合并,就可推导出...

publicintbinarySearch(int[]array,intstart,intend,intvalue){if(startarray[medium]){returnbinarySearch(array,medium+1,end,value);}else{returnbinarySearch(array,start,medium-1,value);}}else{return-1;}}时间