現在、txtファイルから擬似コードを読み取り、擬似コードのBig O表記を新しいtxtファイルとして出力するプログラムをコーディングしようとしています。私は、コードの時間的複雑さを見つけるために必要な主要情報のforループを解析する方法を見つけるのに苦労しています。たとえば： "input02.txt"
n m /* The estimate variable */
i j /* The co
def findEquals(words, word):
wordCounts = sorted(Counter(word).values())
equals = []
for word in words:
wordsCounts = sorted(Counter(word).values())
if wordCounts == wordsC
IてるビッグOは、以下の簡単なプログラムの時間を実行しているか疑問に思う： dates = [0,2,3,4]
sample_list = [1,2,3,4]
for i in range(0, 4):
sub_list = sample_list[i+1:]
if dates[i] in sub_list:
count += 1
が実行されている時間O(n
プログラムの一部入力番号が完全な数であるかどうかをチェックします。私たちは、O（sqrt（n））で実行される解を見つけるはずです。残りのプログラムは一定の時間内に実行されますが、この機能は私を後押ししています。 function Perfect(x: integer): boolean;
var
i: integer;
sum: integer=0;
begin
次の2つの関数の時間複雑度を計算しようとしていますが、関数を呼び出す。時間の複雑さを計算するときに考慮しますか？この関数はif文の条件チェックで呼び出され、o（n）を持ちます。また、私はJavaでソート関数のビルドを使用してリストをソートしていますが、それも計算する必要がありますか？ public static List<Edge> getMSTUsingKruskalAlgorithm(int[