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有人能帮我了解一下这个代码片段的时间和空间复杂性吗？请参考leetcode问题-单词中断II。给定一个非空字符串s和一个包含非空单词列表的字典单词dict，在s中添加空格来构造一个句子，其中每个单词都是有效的字典单词。返回所有这些可能的句子。

我正在尝试分析一个算法的时间复杂度。 下面的算法旨在只检查数组的一部分，所以如果它没有多大意义，请不要担心。 我对计算循环周围的时间复杂度很困惑，请看看我的评论。 这是否意味着我们有: T（N） = （C2 C4 C5）N （C1 C3 C6） T(N) = C7*N (C8) T（N）=N？？ 循环中的所有内容都是*N？ 先谢谢！

我知道，对于迭代，递增。

null null T(n)=O(1)+O(nlogn)=O(nlogn) 但我不确定。有人能帮帮我吗。

主要内容：时间复杂度,空间复杂度《 算法是什么》一节提到，解决一个问题的算法可能有多种，这种情况下，我们就必须对这些算法进行取舍，从中挑选出一个“最好”的。 算法本身是不分“好坏”的，所谓“最好”的算法，指的是最适合当前场景的算法。挑选算法时，主要考虑以下两方面因素： 执行效率：根据算法所编写的程序，执行时间越短，执行效率就越高； 占用的内存空间：不同算法编写出的程序，运行时占用的内存空间也不相同。如果实际场景中仅能使用少量的内

我被赋予以下任务： 给出了-2个列表。第一个列表的大小为N1，第二个列表的尺寸为N2。每个列表的元素不相同。编写一段代码，用第一个和第二个列表中的元素创建一个新列表。此列表也不应有相同的元素。还要估计代码的复杂性。 我编写了以下代码： 并假设 getNewList 方法的执行时间与 N1*N2 成正比。在回复中，我收到以下内容，没有任何解释 - “你错了，这段代码的复杂性不是 N1*N2”。 那么

我知道嵌套for循环的时间复杂度等于最里面的循环执行的次数。 像外部循环从1到n的每个嵌套循环一样，它应该运行n次，但这里我们有，这使得算法运行的顺序更好。实际上，我在IDE中编写了这段代码，并在循环结束后打印了x的最终结果，对于不同的n值，我看到跳入内部for循环需要将近n倍的时间。 所以我认为这个算法的整个顺序是，但我不确定