k-means算法的时间空间复杂度？
时间复杂度为O(tmnK) t表示迭代次数，m表示数据个数，表示数据特征维度，K表示类簇数
空间复杂度为O((m+K)*n) m表示数据个数，K表示类簇个数，n表示维度，理解就是需要存储数据点和类中心点
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算法的时间与空间复杂度 看到群里们小伙伴在讨论算法复杂度问题，之前在极客时间看了王争的《数据结构与算法之美》，看的我也晕呼呼的，跟上学时在学校老师的讲的有点不一样了，网上搜了下各种各样的，结合参考作一篇简单易懂的总结。 什么是算法 算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。 如何评价一个算法的好坏 一般我们会从以下维度来评估算法的优劣 正确性
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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
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所以我在理解为什么递归DFS和迭代DFS的时间复杂度相同时遇到了一些问题，也许有人能给我一个简单的解释？ 提前谢了。
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我有一个算法可以检查是否可以解决游戏行。游戏行是一个正整数数组，其中最后一个元素为 0。游戏标记从索引 0 开始，沿着数组移动它所在的整数指示的步数。 例如，[1，1，0]返回true，而[1，2，0]返回false。标记也可以向左或向右移动以解决游戏。也就是说，[3，3，2，2，0]是可解的。 我尝试了一些游戏行示例，并计算了最坏情况下的时间复杂度： 其他情况下给我的数字，我找不到与输入大小的关
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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。
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下面是我写的一些伪代码，给定一个数组A和一个整数值k，如果与k之和中有两个不同的整数，则返回true，否则返回false。我正试图确定这个算法的时间复杂度。 我猜这个算法在最坏的情况下的复杂度是O(n^2)。这是因为第一个for循环运行n次，该循环内的for循环也运行n次。if语句进行一次比较，如果为true，则返回一个值，这两个操作都是常量时间操作。最后的return语句也是一个常数时间操作。