我正在做一些介绍性的算法分析实践问题，在它的某些方面仍然有点不稳定。我已经对下面的练习拍了一下，但没有答案。评论是我自己的工作。我想知道在这方面有经验的人是否愿意看看我的尝试，并让我知道我是否正确接近它。任何帮助表示赞赏！ “将下面的伪代码的渐近最差情况运行时间作为Big-Theta表达式。” procedure Sum(n)
S ← 0 //1 for assignment
我不知道这些种类的循环的技术术语（如果存在的话），所以我会提供了一个例子： x=0
i = 1
while(i<n)
for(j=1 to n/i)
x = x + (i-j)
i*=2
return(x)
在这个例子中，while循环，直接改变的次数数for循环运行，这是由于某种原因，我抛弃 通常，我会一行一行地看看每行会运行多少次，但由于次数的变化，我
我不能仍然得到很好有关分析O（logn）时间算法 因此，如果有嵌套for循环，其中其内循环的增加/通过乘或除的任一方减小，那么它就是Big-theta（logn），它的基数是它除以或乘以多少？ 例如： for(int i=0;i<n;i++) {
for(int j=1; j<n; j*=5) ...
this is Big-theta(logn) with base 5 since it
T（n）= T（n-1）+ 2 + T（n + 1）以下是递归关系吗？ 我只是指望中间变量赋值和最后一行，因为所有的if语句都排除了其他的......这种方法是否正确？ /*
* V is sorted
* V.size() = N
* The function is initially called as searchNumOccurrence(V, k, 0, N-1)
*/
int