如何计算包含函数的函数的时间复杂度？

计算包含函数的函数的时间复杂度需要考虑两个方面：函数本身的时间复杂度和被调用的函数的时间复杂度。

首先，我们需要分析函数本身的时间复杂度。时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长的增长率。常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。可以通过分析函数中的循环、递归、条件判断等语句来确定函数的时间复杂度。

其次，我们需要考虑被调用的函数的时间复杂度。如果函数中调用了其他函数，那么需要将被调用函数的时间复杂度考虑进来。可以通过查看被调用函数的实现代码或者查阅相关文档来获取被调用函数的时间复杂度。

最后，将函数本身的时间复杂度和被调用函数的时间复杂度进行合并。如果函数本身的时间复杂度为O(f(n))，被调用函数的时间复杂度为O(g(n))，那么包含函数的函数的时间复杂度可以表示为O(f(n) * g(n))。

需要注意的是，计算包含函数的函数的时间复杂度是一种近似估算，具体的时间复杂度可能会受到编译器优化、硬件性能等因素的影响。因此，在实际应用中，可以通过实际测试和性能分析来验证时间复杂度的估算结果。

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