请解惑数据结构的程序运行效率(大O表示法)

Question

在数据结构中，有四种表示程序运行效率的方法(大O表示法)：
O(1)，O(logN)，O(N)，O(N[size=8px]2[/size])
在多重for语句嵌套的情况下对DB进行插入(嵌套关系紧密，每循环遍历一次的条件都与下一步循环有关系)，同时DB内部用sequence为每条数据生成一个序号,然后进行保存。这种做法属于第四种表示方法。
请问，有什么方法可以从第四种方法转换到第三种表示方法。请以理论说明。

Answer 1

时间复杂度应该是数据库交互最大所以大O表示数据库操作的次数，所以插入N条记录一般情况下都是O(N)

Answer 2

对于一次遍历数据插入DB确实是O(N)，对于一条数据插入DB着实是O(1)。
但是，对于嵌套遍历数据(遍历当前层时，都要于已知遍历出来的数据做为下步执行的内层循环有紧密联系，必先在内层循环执行完插入后，紧接着执行此条数据的插入，然后继续遍历当前循环，重复操作直至循环结束)插入DB那就是O(N的2次方)。你说的理论，是在数据插入时Program与DB之间交互的时间复杂度，而我要知道得是执行Program的过程中的时间复杂度。
从O(N的2次)转换到O(N)，其实条件我也知道，只是说得比较打击人。条件就是：牺牲代码复杂度来解决时间复杂度。现在需要代码加理论说明。我提得东西有点过了，帮帮忙！