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[计] 嵌套循环

例句

Nested loop join (NLJOIN) with sort composite.

使用复合排序的嵌套循环联接(NLJOIN)。

The only interesting thing now is a nested loop.

唯一有趣的是现在是一个嵌套循环。

Example 5: INLIST to Nested Loop Join (query rewrite).

例子5：INLIST改为嵌套循环连接(查询重写)。

The 3 tables in QB1 are joined with nested loop join (NLJ).

QB 1中三个表用嵌套循环(NLJ)连接。

Contrarily to the nested loop join, indexes are no longer so important.

与嵌套循环联接相反，索引不再是非常重要的了。

专业解析

在计算机编程中，嵌套循环 (Nested Loop) 是指一个循环结构（称为内层循环）完全包含在另一个循环结构（称为外层循环）内部的编程结构。这种设计允许程序对多维数据结构（如二维数组）或需要组合遍历多个数据集的情况进行高效处理。

核心概念与工作原理：

1. 层级执行：

   • 程序首先进入外层循环，执行其初始化步骤。
   • 每当外层循环迭代一次（即执行一次循环体），它都会启动并完整执行一遍内部的内层循环。
   • 内层循环会从头到尾运行其所有的迭代次数。
   • 只有当内层循环彻底执行完毕后，程序才会返回到外层循环，进行下一次迭代。
   • 外层循环的下一次迭代会再次启动并完整执行内层循环的所有迭代，如此反复，直到外层循环也完成其所有迭代。

2. 总迭代次数：

   • 如果外层循环需要迭代 M 次，而内层循环每次被调用时需要迭代 N 次，那么内层循环体中的语句总共会被执行 M * N 次。这是理解嵌套循环效率的关键。

直观示例（伪代码）：

for i in range(3): # 外层循环 (i 从 0 到 2)
for j in range(2): # 内层循环 (j 从 0 到 1)
print(f"i={i}, j={j}")

输出结果：

i=0, j=0
i=0, j=1# 完成内层循环第一次完整运行 (j=0,1)
i=1, j=0
i=1, j=1# 完成内层循环第二次完整运行
i=2, j=0
i=2, j=1# 完成内层循环第三次完整运行

主要应用场景：

• 处理多维数组/矩阵： 遍历二维数组的行和列是最典型的应用。外层循环遍历行，内层循环遍历该行的每一列。
• 组合枚举： 当需要生成或处理来自不同集合的所有可能元素组合时（例如，比较两个列表中的所有元素对）。
• 网格或棋盘操作： 在图形、游戏开发中遍历像素点或棋盘格子。
• 复杂算法： 许多基础算法如冒泡排序、选择排序、矩阵乘法等都依赖于嵌套循环来实现其核心逻辑。

效率考量：

嵌套循环的总时间复杂度通常是 *O(M N)**，其中 M 和 N 分别是外层和内层循环的迭代次数。当 M 和 N 都很大时，嵌套循环可能会成为性能瓶颈。因此，在设计和优化算法时，需要关注循环的嵌套深度和迭代次数。

图示理解：

graph TD
A[开始] --> B[外层循环初始化]
B --> C{外层循环条件满足？}
C -->|是| D[内层循环初始化]
D --> E{内层循环条件满足？}
E -->|是| F[执行内层循环体]
F --> G[内层循环更新]
G --> E
E -->|否| H[外层循环更新]
H --> C
C -->|否| I[结束]

参考来源：

• 嵌套循环是计算机科学和编程中的基础概念，在几乎所有编程语言的教程和教材中都有详细阐述。其定义和工作原理属于计算机科学的核心知识体系。您可以参考权威的编程教材或计算机科学基础课程资料，例如：
  • 《C Programming Language》（Kernighan & Ritchie）
  • 《Introduction to Algorithms》（Cormen, Leiserson, Rivest, Stein）
  • 各大高校公开的《程序设计基础》、《数据结构》等在线课程讲义。

网络扩展资料

“nested loop”（嵌套循环）是编程中一种常见的循环结构，指在一个循环内部包含另一个循环。以下是详细解释：

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1.基本定义

• 嵌套循环 = 外层循环 + 内层循环。外层循环每执行一次，内层循环会完整执行所有迭代。
• 示例（伪代码）：

  for i从1到3:
  for j从1到2:
  打印(i, j)

  输出结果为：

  (1,1), (1,2), (2,1), (2,2), (3,1), (3,2)

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2.典型应用场景

• 多维数据处理：如遍历二维数组（矩阵）的行和列。
• 组合问题：生成所有可能的元素组合（如排列、笛卡尔积）。
• 算法实现：如冒泡排序（双重循环比较元素）、矩阵乘法（三重循环计算元素乘积）。

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3.时间复杂度

• 若外层循环执行m 次，内层循环执行n 次，总时间复杂度为O(m×n)。
• 三重嵌套循环的时间复杂度为O(m×n×p)，需警惕性能问题。

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4.注意事项

• 控制变量名：内外层循环变量需不同（如i和j），避免逻辑错误。
• 性能优化：避免深层嵌套（如超过3层），可考虑拆分循环或用并行计算优化。
• 替代方案：某些场景可用哈希表、递归或内置函数（如itertools.product()）替代嵌套循环。

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5.代码示例

• Python中打印九九乘法表：

  for i in range(1, 10):
  for j in range(1, i+1):
  print(f"{j}×{i}={i*j}", end="t")
  print()

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嵌套循环是处理多层迭代问题的直观工具，但需谨慎设计以避免性能瓶颈。在复杂场景中，建议结合算法优化策略使用。

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