是O(k),其中k是要追加的列表的长度。具体解释如下:
时间复杂度是用来衡量算法运行时间与输入规模之间的关系的。在这个问题中,我们需要将一个列表追加到另一个列表的末尾。假设要追加的列表的长度是k。
列表的追加操作需要将要追加的每个元素逐个添加到目标列表的末尾。由于追加的列表长度为k,所以需要执行k次迭代。每次迭代都需要将一个元素添加到目标列表的末尾。在最坏情况下,目标列表的长度是n,其中n是已有列表的长度。因此,每次迭代的时间复杂度是O(1)。
由于要执行k次迭代,所以总的时间复杂度是O(k)。
需要注意的是,时间复杂度表示的是算法运行时间的增长趋势,而不是具体的运行时间。因此,当k很大时,算法的运行时间会随着k的增加而线性增长。
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