如何计算以下表达式的大 O 符号？
How to calculate the Big O notation of the following expression?
我想为以下表达式找到大 O 表示法。
可以表示为 [其中1<=l<=alpha，beta是整数向量]
如果我错了请纠正我....
计算该总和的算法为：
BigInteger sum = BigInteger.ZERO;
for (int i = 1; i <= alpha; i++) {
sum = sum.add(BigInteger.ONE.shiftLeft(beta[i]));
}
现在使用 BigInteger 进行 N 位移位或 N 位加法的复杂度为 O(N)。
因此，上述计算的总体复杂度将受到 alpha * min(beta[i]) 和 alpha * max(beta[i]) 的限制。
此外，实际复杂度还取决于 顺序 beta[i] 值。
如果alpha和beta值足够小，可以使用原始整数运算，那么复杂度是O(alpha)，因为加法和移位都是O(1) 操作。
另一方面，如果您想要该函数的复杂性 class，它将类似于 O(alpha * 2 ^ (max(beta[i])))。请注意，这实际上是标量和矢量的函数，我不确定这在数学上是否合理。 （向量趋于无穷大是什么意思？）
我想为以下表达式找到大 O 表示法。
可以表示为
如果我错了请纠正我....
计算该总和的算法为：
BigInteger sum = BigInteger.ZERO;
for (int i = 1; i <= alpha; i++) {
sum = sum.add(BigInteger.ONE.shiftLeft(beta[i]));
}
现在使用 BigInteger 进行 N 位移位或 N 位加法的复杂度为 O(N)。
因此，上述计算的总体复杂度将受到 alpha * min(beta[i]) 和 alpha * max(beta[i]) 的限制。
此外，实际复杂度还取决于 顺序 beta[i] 值。
如果alpha和beta值足够小，可以使用原始整数运算，那么复杂度是O(alpha)，因为加法和移位都是O(1) 操作。
另一方面，如果您想要该函数的复杂性 class，它将类似于 O(alpha * 2 ^ (max(beta[i])))。请注意，这实际上是标量和矢量的函数，我不确定这在数学上是否合理。 （向量趋于无穷大是什么意思？）