首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

这段代码的复杂度是多少?(大O)这是线性的吗?

这段代码的复杂度可以通过分析算法的时间复杂度来确定。时间复杂度描述了算法执行所需的时间与输入规模之间的关系。常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。

要确定这段代码的复杂度,需要对代码进行分析,查看其中的循环、递归、嵌套等结构。根据代码中的循环次数或递归调用次数,可以确定代码的时间复杂度。

如果这段代码的复杂度是O(n),则表示代码的执行时间与输入规模n成线性关系。也就是说,随着输入规模的增加,代码的执行时间也会线性增长。

然而,根据提供的问答内容,无法判断这段代码的具体内容和结构,因此无法准确确定其复杂度和是否为线性的。如果能提供代码的具体内容,我可以帮助分析其复杂度和线性性质。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 你能发现这段 Python 代码 bug

    看似很简单,我可以使用 pandas DataFrame 编写几行代码就够了。 下面是我编写代码: 你发现 bug 了吗?反正我没看出来。...下面,我来详细解释一下这段代码,并深入剖析我究竟错在哪儿了。 代码详解 CSV文件是列表列表 我简单地认为,CSV 数据就是列表列表。因此,我可以将各个元素视为嵌入列表。...这个嵌套列表会生成以下字节码: 然后,我一些自己代码进行扩展,最终得到了以下代码: 错误 事实证明,Python 无法按照我想象将可迭代文本分解与推导式结合起来,你必须把 .split(",...下图展示了正确生成器表达式与我编写代码之间差异: 你看出问题所在了吗?代码问题在于,在分解文本之前,.split() 返回值是迭代器。...最后,我在 CPython 贡献者 Crowthebird 帮助下解决了这个问题,他演示了在不使用推导式情况下重写代码问题。 错误写法: 正确写法: 这个问题可以得到解决

    12330

    你能发现这段 Python 代码 bug

    看似很简单,我可以使用 pandas DataFrame 编写几行代码就够了。下面是我编写代码:你发现 bug 了吗?反正我没看出来。下面,我来详细解释一下这段代码,并深入剖析我究竟错在哪儿了。...代码详解CSV文件是列表列表我简单地认为,CSV 数据就是列表列表。因此,我可以将各个元素视为嵌入列表。...这个嵌套列表会生成以下字节码:然后,我一些自己代码进行扩展,最终得到了以下代码:错误事实证明,Python 无法按照我想象将可迭代文本分解与推导式结合起来,你必须把 .split(",") 调用放在另一个列表中...下图展示了正确生成器表达式与我编写代码之间差异:你看出问题所在了吗?代码问题在于,在分解文本之前,.split() 返回值是迭代器。...错误写法:正确写法:这个问题可以得到解决?这实际上是因为我对 Python解释器理解有错,解释器本身没有问题。

    19720

    算法中描述复杂度O是什么意思?

    为了描述一个算法效率,就用到了这个大O,包括: O(n) 线性时间操作 O(1) 常数时间操作 O(log n) 对数时间操作 例如在 Redis 文档中,对每个命令都会给出复杂度描述 ? ?...明白O作用有助于我们提高程序效率,下面看看他们具体含义 O(n) 线性时间操作 假设有一个盒子,其中有多个印着数字的卡片(例如 1, 2, 3, 4, … 16) 现在我们被要求找出数字6的卡片...一次拿出一个卡片,看数字是否为6,如果符合,那就结束了,否则继续查看下一个卡片,最坏情况是所有卡片都被检查了一遍 这种方式就是线性操作,记为 O(n) O(1) 常数时间操作 假设有一个盒子,其中有数字...(1, 2, 3, 4, … 16),在盒子外面写上盒子中有16个数字 当有人问我们盒子里有多少个数字时候,我们看一眼盒子上标记就可以马上告诉他有16个 这就是常数操作,记为 O(1) O(log...,很不错 知道了O含义,我们也就可以更好选择算法,例如 redis 中 keys命令,他复杂度O(n),我们就要慎用了

    1.8K50

    在线求CR,你觉得我这段Java代码还有优化空间

    那么,这是怎样一段代码呢?涉及到哪些知识,又有哪些可以优化点呢? 让我们来看一下。 背景 先说一下背景,也就是要知道我们单元测试要测这个方法具体是什么样功能。...我们来看看上面的代码涉及到哪些知识点? 知识点 以上这段单元测试代码中涉及到几个知识点,我这里简单说一下。...那么,如何在并发场景中做计数统计呢,这里用到了AtomicInteger,这是一个原子操作类,可以提供线程安全操作方法。...e); failedCount.increment(); } finally { countDownLatch.countDown(); } 这段代码中...但是还是想问一下,对于这部分代码,你觉得还有什么可以优化地方

    82830

    算法(2)

    我们分别給它们去了非官方名称,O(1)叫常数项、O(n)叫线性阶、O(n²)叫平方阶 2、推导O阶方法 推导O阶: 1、用常数1取代运行时间中所有加法常数。...注意:不管这个常数是多少,我们都记作O(1),而不能是O(3)、O(10)等其他任何数字,这是初学者常常犯错误。...>下面的这段代码,时间复杂度是多少呢?...所以这段代码时间复杂度O(n²)。 如果外循环循环次数改为了m,时间复杂度就变为O(m x n)。...)/2 = (n²+n)/2 用推导O方法,第一条,没有加法常数不予考虑;第二条,只保留最高阶项,因此保留n²/2;第三条,去除这个项相乘常数,也就是取出1/2,最终这段代码时间复杂度O(n²

    91390

    复杂度分析(上):如何分析、统计算法执行效率和资源消耗?

    O 复杂度表示法时间上并不具体表示代码真正执行时间,而是表示代码执行时间随数据规模增长变化趋势,所以,也叫作渐进时间复杂度,简称时间复杂度。...复杂度量级(按数量级递增) 多项式量级 常量阶 O(1) 对数阶 O(log n) 线性O(n) 线性代数阶 O(nlogn) 平方阶 O(n²)、立方阶O(n³)...k次方阶O(n^{k})...1.O(1) 首先你必须明确一个概念,O(1) 只是常量级时间复杂度一种表示方法,并不是指只执行了一行代码。比如这段代码,即便有 3 行,它时间复杂度也是 O(1),而不是 O(3)。...x=log2n,所以,这段代码时间复杂度就是 O(log2n)。 现在,我把代码稍微改下,你再看看,这段代码时间复杂度是多少?...我们无法事先评估 m 和 n 谁量级,所以我们在表示复杂度时候,就不能简单地利用加法法则,省略掉其中一个。所以,上面代码时间复杂度就是 O(m+n)。

    90720

    额外空间复杂度O(1) 二叉树遍历 → Morris Traversal,你造

    前情回顾 二叉树遍历 → 不用递归,还能遍历中讲到了二叉树深度遍历实现方式:递归、栈+迭代   不管采用何种方式,额外空间复杂度都是 O(N)   那有没有额外空间复杂度 O(1) 遍历方式了...找到不应该是节点 c ?     ...如何逆序打印右边界,并且额外空间复杂度  O(1) ;其实就是单向链表逆序输出,不知道可以查看:单向链表花式玩法 → 还在玩反转?   ...我们来看代码 总结   额外空间复杂度   只用到了有限几个变量, Morris Traversal 额外空间复杂度 O(1)   时间复杂度 Morris Traversal 时间复杂度是不是 ...我们先看个极端案例   它时间复杂度是 2 * O(N),这个没什么问题吧?

    44920

    时间复杂度

    “到时候跑一下代码,统计一下前后时间差不更准确?”三妹反问道。 “实际上,你说是另外一种评估方法,这种评估方法可以得出非常准确数值,但也有很大局限性。”我不急不慢地说。...这也就是 O 表示法,它不关心代码具体执行时间是多少,它关心代码执行时间变化趋势,这也就是时间复杂度这个概念由来。...常见时间复杂度有这么 3 个: 1)O(1) 代码执行时间,和数据规模 n 没有多大关系。...比如说下面这段代码: int i = 0; int j = 0; int k = i + j; 实际上执行了 3 次,但我们也认为这段代码时间复杂度O(1)。...2)O(n) 时间复杂度和数据规模 n 是线性关系。换句话说,数据规模增大 K 倍,代码执行时间就大致增加 K 倍。 3)O(logn) 时间复杂度和数据规模 n 是对数关系。

    47150

    复杂度分析

    # 时间复杂度分析 # O 表示法 假设问题规模为 n,则程序时间复杂度表示为 T(n) 。代码执行时间 T (n) 与每行代码执行次数 n 成正比。...所以,可以采用 O 时间复杂度来粗略估计其复杂度,其表达式为: T(n) = O(f(n)) 。... O 表示法实际上并不具体表示代码真正执行时间,而是表示代码执行时间随数据规模增长变化趋势,所以,也叫作渐进时间复杂度(asymptotic time complexity),简称时间复杂度。...次加法,其时间复杂度和 N 大小完全一致 T(n) = O(n) 【示例】嵌套循环时间复杂度是多少?...# 复杂度量级 复杂度有以下量级: O(1) :常数复杂度 O(log n) :对数复杂度 O(n) :线性复杂度 O(nlog n) :线性对数阶复杂度 O(n^2) :平方复杂度 O(n^3) :立方复杂度

    39010

    时间复杂度和空间复杂度

    对于分支结构而言,无论是真,还是假,执行次数都是恒定,不会随着n 变大而发生变化,所以单纯分支结构(不包含在循环结构中),其时间复杂度也是O(1)。 02 线性线性循环结构会复杂很多。...下面这段代码,它循环时间复杂度O(n), 因为循环体中代码须要执行n次。...所以这段代码时间复杂度O(n^2)。 如果外循环循环次数改为了m,时间复杂度就变为O(mXn)。...(n^2)/2; 第三条,去除这个项相乘常数,也就是去除1/2,最终这段代码时间复杂度O(n2)。...,那么算法时间复杂度O(1),但也有可能这个数字就在最后一个位置上待着,那么算法时间复杂度就是O(n),这是最坏一种情况了。

    1.1K60

    时间复杂度O(n)和空间复杂度

    如果单纯以时间来衡量时间复杂度不是很准确,因为相同算法在不同环境或者不同数据下运行时间是不一样。所以,时间复杂度一般用O符号表示法。...(a + b);//执行1次 比如这样代码,每一句都是执行一次,加起来是三次,套用规则1,这段代码时间复杂度O(1)。...应该有人会觉得log底数是10,而我们这边底数是2,但在算法里面,我们只会用数学方法把n无限去比较,所以不管底数是多少,算法时间复杂度增长与处理数据多少增长关系是一样。...套用规则,这段代码执行次数logn + 1,保留高阶项,去除高阶常数,所以时间复杂度O(logn)。...这边执行次数是n*m,用数学方式n和m趋于无穷时候,n≈m,于是执行次数就是n^2,所以时间复杂度O(n^2)。

    75510

    前端轻松学算法:时间复杂度

    ,我们已经知道了什么是O表示法以及如何使用O表示法来表示时间复杂度,下面我们利用上面的知识,来分析下面代码时间复杂度。...t 去除低阶,系数和常数,最终使用O表示法表示为: 1 T(n) = O(n²) 通过上面两个例子,我们可以总结出用O表示法表示时间复杂度一些规律: 不保留系数 只保留最高阶 嵌套代码复杂度内外代码复杂度乘积...四、常见时间复杂度 最常见时间复杂度有常数阶O(1),对数阶O(logn),线性O(n),线性对数阶O(nlogn),平方阶O(n²) 从下图可以清晰看出常见时间复杂度对比: 1 O(1) <...O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) 这些常见复杂度,其中常数阶O(1),线性O(n),平方阶O(n²)对我们来说已经不陌生了,在上文例子中我们已经认识了他们,只有...现在,我们就分析下二分查找时间复杂度这段代码中执行次数最多是第7行代码,所以只需要看这段代码执行次数是多少

    51930

    【计算理论】计算复杂性 ( 算法复杂度标记 | 渐进上界 | O 记号 | 常用渐进上界 )

    文章目录 一、渐进上界 二、 O 记号 三、常用渐进上界 一、渐进上界 ---- \rm g(n) 是 \rm f(n) 渐进上界 : 存在 \rm c , 并且存在 \rm N ,...\rm N , 使得任何 \rm n 并且 \rm n \geq N , \exist N \ \forall n ( n \geq N ) 上述表述 , 表示 当 \rm n 充分...\rm cg(n) , 当 \rm n 充分时 , 一定有 \rm f(n) \leq cg(n) , 这是一个趋势 , 称 \rm g(n) 是 \rm f(n) 渐进上界 ;...在渐近分析中 , 常数 \rm c 一般忽略不计 , 其大小是 2 , 3 或者几亿 都不重要 ; 二、 O 记号 ---- \rm f(n) = O(g(n)) 三、常用渐进上界 ----...0) \rm O 记号运算 : \rm O(n) + O(n^2) = O(n^2) , 忽略低阶项 ; 渐进上界表示符号会 忽略系数影响 , 忽略低阶项 ;

    36000
    领券