问题描述
我想确保我处理时间和空间复杂性的方法是好的。我是一名IT专业学生，并且正在兼职工作，除了参加我所工作的公司正在学习的课程以外，我还进行了这项练习，我想知道我是否正在正确处理复杂性问题，或者我是否正在从事错误的音轨！
我试图弄清两种情况的时间和空间复杂性。我已经采取了一些步骤并做了很好的尝试，因此下面您将找到我对Java代码中三种不同方法/函数的看法和答案。向下滚动以查看练习。
情况1：
public int func1(int n) {
int total = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 50; j > 0; j--) {
for (int k = 0; k < j/2; k++) {
total++;
}
}
}
return sum;
}
时间复杂度
对于时间复杂度，我认为外部循环为O（n），中间循环为O（1），最内部循环也为O（1），因为它与第一个循环无关，所以我是否可以纠正这一点？是Big O（1 * 1 * n）=> Big O（n） ??
空间复杂度
这个循环的空间复杂度可能必须是Big O（1），因为在循环中没有实例化任何新变量。.仅循环本身，并且int total =0。但这与n也无关。所以我猜想Space是 Big O（1）。
情况2：
public int func2(int n) {
if (n > 0) {
int[] array = new int[n+n];
return func2(n-1) + func2(n-2);
} else {
return 0;
}
}
时间复杂度
对于我来说，这个时间的复杂度对我来说有点难，因为开头是数组。我认为由于循环中的递归，n个输入的复杂度很重要，所以它是O（n）的大时间复杂度。但是由于返回双递归函数func2（n-1）+ func2（n-2），我不确定是否可能是n ^ 2。我在使用Big O（n）的方向正确吗？
空间复杂度
最后，我认为这种情况下的空间复杂度是2n，那么它是n？由于每次调用该函数时，它都会创建一个长度为2n的新数组，因此如果n = 4则该数组为8长，然后下一次迭代为6，依此类推。
所以我的最终答案是空间复杂度为Big O（n）。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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