我一直在尝试计算以下算法的Big-O，结果对我来说是O(n^5(。我不知道正确的答案是什么，但我的大多数同事都得到了O(n^2(。
for(i=1;i<=n;i++)
{
for(j=1 ; j <= i*i ; j++)
{
for(k=1 ; k<= n/2 ; k++)
{
x = y + z;
}
}
}
我所做的是从最里面的循环开始。所以我计算出最里面的循环将运行n/2次，然后我转到第二个嵌套的for循环，它将运行i^2次，从最外面的循环开始运行i次，因为i从1到n不等。这意味着第二个嵌套的for循环将总共运行Sigma(i^2) from i=1 to i=n次，因此总共运行了n*(n+1)*(2n+1)/6次。所以代码运行的总量是n^5的顺序，所以我得出结论，这个顺序一定是O(n^5)。这种方法和我计算的答案有问题吗？
我刚开始做DSA，这是我的第一次任务，所以很抱歉我可能犯了任何基本错误。
内部循环总是具有相同的迭代次数(n/2(，因为它独立于i和j。就其本身而言，它具有O(n(的复杂性。
另外两个循环产生内部执行的平方序列之和(1+4+9+…(。
这个平方和对应于正方形金字塔数，并且具有O(n3(的阶数。
内环的阶数为O(n(，因此我们得到O(n4(。