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答案
- 时间复杂度:O(n)。
分析:这段代码遍历了n次,所以时间复杂度是线性的,即O(n)。 - 时间复杂度:O(n^2)。
分析:两个嵌套的循环,每个循环都运行n次,因此时间复杂度是二次的,即O(n^2)。 - 时间复杂度:O(log n)。
分析:每次循环i
都翻倍,因此循环的次数是log2(n)。 - 时间复杂度:O(n*m)。
分析:两个嵌套循环,第一个循环n次,第二个循环m次,因此总的循环次数是n乘以m。 - 时间复杂度:O(n)。
分析:列表推导遍历了n次,所以时间复杂度是线性的。 - 时间复杂度:O(n + m)。
分析:两个独立的循环,分别循环n次和m次,因此总时间复杂度是n加上m。 - 时间复杂度:O(n)。
分析:遍历了整个列表一次,因此时间复杂度是线性的。 - 时间复杂度:O(log n)。
分析:二分查找每次将搜索范围减半,因此时间复杂度是对数级的。 - 时间复杂度:O(n)。
分析:递归调用n次,每次减1,因此是线性的。 - 时间复杂度:O(n^2)。
分析:两个嵌套循环,最坏情况下每个元素都和其他元素比较一次。 - 时间复杂度:O(n^3)。
分析:三个嵌套循环,每个循环n次,因此时间复杂度是立方的。 - 时间复杂度:O(nml)。
分析:三个嵌套循环,分别是n、m、l次,因此总的时间复杂度是它们的乘积。 - 时间复杂度:O(n)。
分析:单个循环遍历整个列表一次。 - 时间复杂度:O(log n)。
分析:每次循环将i减半,因此循环的次数是log2(n)。 - 时间复杂度:O(n^2)。
分析:两个嵌套循环,第二个循环的次数随第一个循环的变量增加,总的时间复杂度是二次的。 - 时间复杂度:O(n^2)。
分析:两个嵌套循环,虽然第二个循环的起始点随第一个循环的变量变化,但总的时间复杂度依然是二次的。 - 时间复杂度:O(n + m)。
分析:两个独立的循环,分别是n次和m次。 - 时间复杂度:O(n)。
分析:两个独立的循环,每个循环遍历n次,但总的时间复杂度依然是线性的。 - 时间复杂度:O(2^n)。
分析:递归调用指数级增长,每一层都产生两个新的调用。 - 时间复杂度:O(n + m)。
分析:两个独立的循环,分别是n次和m次。
这些问题覆盖了基本的线性、对数级、平方级、立方级以及指数级时间复杂度。理解这些概念对于评估算法效率至关重要。