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每次迭代n乘以4时的大O符号

是O(n)。

大O符号表示算法的时间复杂度，它描述了算法的执行时间随输入规模增长的趋势。在这个问题中，每次迭代n乘以4，即n*4，因此算法的时间复杂度为O(n)。这意味着算法的执行时间与输入规模n成正比，当n增长时，执行时间也相应增长。

以下是对大O符号的解释：

O(1)：常数时间复杂度，算法的执行时间不随输入规模变化，例如访问数组元素。
O(log n)：对数时间复杂度，算法的执行时间随输入规模的增加而增加，但增长速度较慢，例如二分查找。
O(n)：线性时间复杂度，算法的执行时间与输入规模成线性关系，例如遍历数组。
O(n^2)：平方时间复杂度，算法的执行时间与输入规模的平方成正比，例如嵌套循环。
O(2^n)：指数时间复杂度，算法的执行时间随着输入规模的增加而急剧增加，例如求解子集问题。

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什么是算法中的大 O 符号？

大 O 符号是一种数学符号，用于计算机科学中描述算法的效率，特别是时间复杂度和空间复杂度。它提供了一个上限，描述了随着输入数据大小增加，算法的运行时间或内存使用量的增长速度。...大 O 符号主要用于表达以下内容：时间复杂度：衡量算法的运行时间如何随着输入大小的变化而变化。例如，时间复杂度为 O(n) 的算法表示其运行时间随着输入大小的线性增长。...空间复杂度：衡量算法的内存使用量如何随着输入大小的变化而变化。例如，空间复杂度为 O(n) 的算法表示其内存使用量随着输入大小的线性增长。...解决某些动态编程问题，如矩阵链式乘法的 native 实现。 05 O(n^3) - 立方时间运行时间随输入的大小呈立方增长。...09 O(sqrt(n)) - 平方根时间运行时间与输入大小的平方根成比例增长。典型应用涉及在一定范围内搜索的算法，如查找 n 以内所有素数的 Eratosthenes 筛法。

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请你谈谈大O符号(big-O notation)并给出不同数据结构的例子

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这里，除了第一个大$O$定义，其他三个定义，笔者为了能更加清晰看出各定义间的区别，在意思不变的前提下，对符号格式和语言顺序做了调整。...当数据量非常大时，大 $O$ 代表算法运行时间的上限，大 $\Omega$ 是下限，大$\Theta$代表两个算法的时间复杂度是一样的，小$o$与大$O$的区别是，小$o$不能等于上限，而大$O$可以。...如果你觉得这样逐行代码进行分析的方式过于繁琐。那么值得高兴的是，我们不需要每次都采取这样笨拙的方法。...3.2 通用法则 3.2.1 法则1——FOR 循环一次 for 循环的运行时间至多是该 for 循环内语句（包括测试）的运行时间乘以迭代的次数。...也就是收如果 N 是 for 循环的迭代次数，那么它的时间复杂度就是 $O(N)$ 。

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，从小到大依次如下：运行效率排序：常数阶O(1)>对数阶O(logN)>线性阶O(n)>线性对数阶O(nlogN)>平方阶O(n²)>立方阶O(n³)>指数阶(2^n)> 阶乘O(n!)...1.3 对数阶O(logN) 还是先来看代码： int i = 1; while(i<n) { i = i * 2; } 从上面代码可以看到，在while循环里面，每次都将 i 乘以 2，乘完之后...我们试着求解一下，假设循环x次之后，i 就大于 2 了，此时这个循环就退出了，也就是说 2 的 x 次方等于 n，那么 x = log2n【这里是log 2的n次方，符号不会敲】也就是说当循环 log2n...【这里是log 2的n次方，符号不会敲】次以后，这个代码就结束了。...当然与拼多多相反的路径，你也可以把每次助力的金额增大，而不是像拼多多每次助力一分钱的逻辑。另外针对奖励金额，也可以根据自己的业务进行调整，比如8元，66元，88元、200元等，让用户自己进行选择。

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