大问题 - 算法分析II

我正在做一个问题，要求找到使用大O表示法简化的嵌套for循环的复杂性。 问题是：

for i <- 1 to n do
    for j <- 1 to n do
        for k <- 1 to (i+j) do
            a unit cost operation

我必须使用系列符号的总和来证明上述内容。我有点理解这个概念并给了它一个裂缝。我只是想知道我是否正确地做到了。 这是我的答案： **假设sum（x = i，y）是大写sigma符号，x为下限，y为上限。 => sum（i = 1，n）sum（j = 1，n）sum（k = 1，i + j）1 => sum（i = 1，n）sum（j = 1，n）（i + j） => sum（i = 1，n）n * i => n * sum（i = 1，n）i 算术级数之和的规则给出： => n * n / 2（n + 1） =>（n ^ 3 + n ^ 2）/ 2 使用大哦规则 - > max（f（x），g（x））： => max（n ^ 3/2，n ^ 2/2） => O（n ^ 3） 我知道答案是正确的，但不确定我之前的计算是否......