如何知道你的算法是否是O(n2)？

要确定一个算法的时间复杂度是否为O(n^2)，可以通过以下几种方式进行判断：

1. 分析代码：仔细阅读算法的代码实现，查找所有循环语句（如for、while）以及嵌套的情况。对于每个循环，判断循环变量的变化情况，并计算循环体内代码的执行次数。如果存在两层循环，并且内层循环的循环次数与外层循环变量相关，那么算法的时间复杂度可能是O(n^2)。
2. 观察执行次数：通过观察算法的执行过程，估算代码中各个语句的执行次数。对于每个循环，计算循环的总体执行次数，以及每次循环执行的平均次数。如果存在两层循环，并且内层循环的执行次数与外层循环变量相关，那么算法的时间复杂度可能是O(n^2)。
3. 推导算法复杂度公式：将算法中所有语句的执行次数表示为n的函数，并简化表达式。如果得到的简化表达式为n^2或n的高阶项为n^2，那么算法的时间复杂度可能是O(n^2)。
4. 使用测试数据验证：使用不同规模的测试数据对算法进行测试，并记录算法执行的时间。根据测试结果观察算法执行时间的增长趋势，如果算法的执行时间随着输入规模的增加呈平方增长，那么算法的时间复杂度可能是O(n^2)。

需要注意的是，以上方法只能给出时间复杂度的估计，实际的时间复杂度还需要结合具体算法的实现和输入数据的特点进行综合考量。同时，还可以使用专业的算法分析工具来帮助确定算法的时间复杂度。