有的, 有的. 满足你的一切要求.既然是 O(n!) 的算法, 说明程序共执行了 n! 数量级次语句.那么我们就造一个程序, 计算 n! 正常的算法是 1\times2\times3\times4\times\cdots n 但是我们算法有点原始.我们的算法是\begin{align} &1\\ &(1)+(1)\\ &(1+1)+(1+1)+(1+1)\\ &(1+1+1+1+1+1)+(1+1+1+1+1+1)+(1+1+1+1+1+1)+(1+1+1+1+1+1)\\ &\cdots \end{align} 有没有感到一丝恐惧?我们分析一下这个算法, \begin{align} &1\\ &(1)+(1)\\ &(1+1)+(1+1)+(1+1)\\ &(1+1+1+1+1+1)+(1+1+1+1+1+1)+(1+1+1+1+1+1)+(1+1+1+1+1+1)\\ &\cdots \end{align} 我们需要几个变量, 用来表示括号里面的数用来表示括号的个数表示上一次计算出的数值首先, 我们得到了初始值 1=0! , 下一步用循环两次加 1 , 这样一来, 初始值就变成了 2=2! , 下一步, 我们循环加 1 两次, 外层再循环 3 次, 一共加 1 了 6=3! 次, 下一步我们内层循环 6 次, 外层循环 4 次, 得到 24=4! 以此类推.直接放代码吧.4!=24 , 耗时 17 微秒.8!=40320 , 耗时 107 微秒.你猜我下面是不是要告诉你 16!=1307674368000 根本跑不出来啊.MacBook Pro算力根本不行, 然后我找了Windows台式机, 也跑不出来.O(n!) 的算法实在是太可怕了.12!=479001600 还是可以跑的. 耗时 1155957 微秒.OK这个就是我们发明的 T(n)=O(n!) 的算法了.有服务器的同学可以试一下 n=16 要跑多久. 代码是效率之王C语言.//
timeComplexFactorialN
//
Created by Pandora on 2022/5/9.
#include <stdio.h>
#include <sys/time.h>
int main(int argc, const char * argv[]) {
struct timeval stop,start;
gettimeofday(&start, NULL);
unsigned long long int factorialN=1;
unsigned long long int preFactorialN=0;
unsigned long long int prepreFactorialN=0;
int n=0;
int times=0;
printf("CALTULATE START\n");
while(n<12){
n++;
while(times<n){
while(prepreFactorialN<factorialN){
prepreFactorialN++;
}
times++;
preFactorialN=preFactorialN+prepreFactorialN;
prepreFactorialN=0;
}
factorialN=preFactorialN;
times=0;
preFactorialN=0;
}
printf("THE FACTORIAL OF %d IS %llu.\n",n,factorialN);
gettimeofday(&stop,NULL);
printf("TOOK %lu MICROSECOND\n",(stop.tv_sec-start.tv_sec)*1000000+stop.tv_usec-start.tv_usec);
return 0;
}}

我知道这是时间复杂度，我想知道O（n）是高阶无穷小的意思吗？是不是说O(n)/o的极限是零呢？请解释一下：for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)...
我知道这是时间复杂度，我想知道O（n）是高阶无穷小的意思吗？是不是说O(n)/o的极限是零呢？请解释一下：
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
{
c[i][j]=0;
for(k=0;k<n;k++)
c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][j];
}共n3次乘法、n3次加法时间复杂度为O(n3) 为什么时间复杂度是O(n3)，请解释
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{@each tagList as item}
${item.tagName}
{@/each}
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展开全部O(n)这个大O表示的是最坏情况下的时间复杂度，就比如你举的例子，一共n^3次乘法和n^3次加法，那么加起来就是2×n^3。 然后如果有一个表达式f(n)，使得n趋于无穷大的时候，lim(2×n^3)/f(n)=常数c，那么就可以用大O表示。表示为O(f(n))，而且规定f(n)的表达式是不带常数的系数的，那么在这里f(n)=n^3。 一般用大O表示算法复杂度只需要取次数最高的项，而且去掉系数就OK了，不用每次都这么算的。三重循环而且每重循环都执行n次的话直接O(n^3)就好了。已赞过已踩过你对这个回答的评价是？评论
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展开全部O（n） 表示运行时间的上界 通俗点说就是算法运行的最坏情况该程序有三重循环 由c[i][j]=c[i][j]+a[i][k]*b[k][j];可知进行一次乘法必进行一次加法 故T（n)<=n^3+n^3=2n^3=cn^3故T（n）=O（g（n））=O（n^3)
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