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用外循环运行log(n)次和内循环运行k次来计算程序运行时间？

这个问答内容涉及到程序的时间复杂度和循环结构。下面是完善且全面的答案：

在这个问答中，涉及到了外循环和内循环的运行次数，我们可以通过这两个循环的运行次数来估计程序的运行时间。

外循环运行log(n)次，其中n表示输入规模。log(n)是以2为底的对数，表示将n除以2的次数，直观上可以理解为将n逐步缩小为1所需的步数。

内循环运行k次，其中k表示内循环的次数。

根据循环结构的特性，内循环的运行次数会受到外循环的影响。每当外循环执行一次，内循环就会执行k次。因此，总的运行次数为log(n) * k。

程序的运行时间取决于每次循环的执行时间以及总的运行次数。假设每次循环的执行时间为t，那么程序的总运行时间为t * log(n) * k。

需要注意的是，这里的时间复杂度是对程序运行时间的一种估计，它描述了程序运行时间随着输入规模的增长而变化的趋势。具体的运行时间还受到计算机硬件、操作系统、编程语言等因素的影响。

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按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log 2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog 2n),平方阶O(n 2)，立方阶O(n 3),…， k次方阶O(n...这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数 http://hovertree.com/ 【2】当有若干个循环语句时，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度...x++; 　　该程序段中频度最大的语句是(5)，内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系，但是却与外层循环的变量取值有关，而最外层循环的次数直接与n有关，因此可以从内层循环向外层分析语句(5...)的执行次数：则该程序段的时间复杂度为T(n)=O(n 3/6+低次项)=O(n 3) 【3】算法的时间复杂度不仅仅依赖于问题的规模，还与输入实例的初始状态有关。...一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。

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按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk),指数阶O(...x=91; y=100; while(y>0) if(x>100) {x=x-10;y--;} else x++; 解答： T(n)=O(1)，这个程序看起来有点吓人，总共循环运行了1100次，...这段程序的运行是和n无关的，就算它再循环一万年，我们也不管他，只是一个常数阶的函数【2】当有若干个循环语句时，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的频度f(n)决定的。 ...该程序段中频度最大的语句是(5)，内循环的执行次数虽然与问题规模n没有直接关系，但是却与外层循环的变量取值有关，而最外层循环的次数直接与n有关，因此可以从内层循环向外层分析语句(5)的执行次数：则该程序段的时间复杂度为...一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。程序执行时所需存储空间包括以下两部分。

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一个用算法实现的程序会耗费两种资源：处理时间和内存。很显然，一个好的算法应该是耗费时间少、所用内存低，但是，在实际中，我们往往不能两方面顾全!...，内循环将执行n-1次；第二次执行外循环时内循环将执行n-2次；最后一次执行外循环时内循环将执行1次，因此我们可以通过代数计算方法得出增长函数为：(n - 1) + (n - 2) + (n - 3)...我们可以推断，如果执行一次外循环，结果并没有发生元素交换(调用swap()),那么我们就能判定该数组是已经排序好的，而通过上面的冒泡程序得知，不管是否已经排序，外循环会执行n-1次，而最佳情况就是发生在第一次外循环...c.包含两个循环，外循环(循环变量为i)遍历下标从1到n-1的元素，保存每次循环的所遍历的元素的值，内循环(循环变量为k)从i -1开始，即遍历前将k赋值为i-1，每次k--，直到k 循环中，将第i个元素和该元素之前的所有元素一一对比，并将元素插入到合适的位置，如果第i个元素的位置是正确的，那么就跳出内循环，重新开始外循环。

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