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我编写了一个C程序,它应该计算并打印所有n值的e ^ x近似值.我正在使用这个等式来实现我的程序.

f(x,n)= e ^ x = i = 0到n = x ^ i/x之和!= x ^ 0/0!+ x ^ 1/1!+ x ^ 2/2!+ .... + x ^ n/n!

这是我的代码:

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>

double factorial(int n){
        double fac =1;
        int i;
        for(i =1; i <= n; i++){ 
                fac *=n;
        }
        return fac;
}
double exponent(double x, int n){
        double sum, i;
        for(i = 0; i <=n; i++){
                sum +=  (pow(x, i)/ factorial(i));
        } 
        return sum;
}

int …

我在确定两组代码示例的Big O运行时间时遇到了一些麻烦,其中迭代依赖于外部循环.我对Big O运行时有一个基本的了解,我可以找出更简单的代码示例的运行时间.我不太确定某些行如何影响运行时间.

我会考虑第一个O(n ^ 2).但是,我不确定.

for(i = 1; i < n; i++){
 for(j = 1000/i; j > 0; j--){  <--Not sure if this is still O(n)
    arr[j]++; /* THIS LINE */
 }
}

我对这个失去了一点点.O(n ^ 3)可能是O(n ^ 2)？

for(i = 0; i < n; i++){
 for(j = i; j < n; j++){
    while( j<n ){
      arr[i] += arr[j]; /* THIS LINE */
      j++;
    }
 }
}

我发现这篇文章并将其应用于第一个代码示例,但我仍然不确定第二个.什么是嵌套循环的Big-O,其中内循环中的迭代次数由外循环的当前迭代确定？