大O符号作业--代码片段算法分析？

Question

作为家庭作业，我得到了以下8个代码片段来分析，并为运行时间给出了一个Big-Oh符号。有没有人能告诉我我是不是走对了？

//Fragment 1
for(int i = 0; i < n; i++)
    sum++;

我在考虑片段1的O(N)

//Fragment 2
for(int i = 0; i < n; i+=2)
    sum++;

O(N)也适用于片段2

//Fragment 3
for(int i = 0; i < n; i++)
    for( int j = 0; j < n; j++)
        sum++;

片段3的O(N^2)

//Fragment 4
for(int i = 0; i < n; i+=2)
    sum++;
for(int j = 0; j < n; j++)
    sum++;

O(N)表示片段4

//Fragment 5
for(int i = 0; i < n; i++)
    for( int j = 0; j < n * n; j++)
        sum++;

片段5的O(N^2)，但n*n有点让我迷惑，所以我不太确定

//Fragment 6
for(int i = 0; i < n; i++)
    for( int j = 0; j < i; j++)
        sum++;

对于片段6也是O(N^2)

//Fragment 7
for(int i = 0; i < n; i++)
    for( int j = 0; j < n * n; j++)
        for(int k = 0; k < j; k++)
            sum++;

O(N^3)表示片段7，但n*n再次将我抛在脑后

//Fragment 8
for(int i = 1; i < n; i = i * 2)
    sum++;

片段8的O(N)

Answer 1

片段7是O(n^5)，而不是当前接受的注释声称的O(n^4)。否则，它是正确的。

Answer 2

对于情况8，试着写出N的一些值的迭代次数，看看模式是什么样子的……它不是O(N)

Answer 3

你似乎走在正确的轨道上。关于N*N，你认为它会有什么影响？它是N的另一个因子，所以它可能是一个更高的阶数。

只是一个警告，我看到了另一个像这样的帖子，它被极大地否决了。注意。Here就是那篇文章。