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好吧，sorted()本身是O(1)，因为它是一个中间操作，不使用流，只是向管道添加一个操作。
一旦终端操作使用了流，就会发生排序，并且
- 它不执行任何操作(O(1))，因为流知道元素已经排序（例如，因为它们来自SortedSet)
- 或流不是并行的，它委托给
arrays.sort()(O(n log n)) - 或者流是并行的，它委托给
arrays.parallelsort()(O(n log n))
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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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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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例如，我有点混淆这两个术语——合并排序、heapsort和插入排序的辅助空间是O（1），而合并排序、插入排序和heapsort的空间复杂度是O（n）。 所以，如果有人问我合并排序、堆排序或插入排序的空间复杂度是多少，我应该告诉他们O(1)还是O(n)？ 另外，请注意，在选择排序的情况下，我已经阅读了它的空间复杂度是 O（1），这是辅助空间。 那么，使用“就地计算”的算法是否有可能，对于这些算法，我
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问题内容： Go编程语言中此循环的计算复杂度是多少？ 并以线性时间（重新分配内存和每个追加拷贝的一切），或在固定的时间里操作（比如在许多语言方式矢量类是implemnted）？ 问题答案： Go编程语言规范说，如果需要，内置函数会重新分配。 附加并复制切片 如果s的容量不足以容纳附加值，则append分配一个新的，足够大的切片，使其既适合现有slice元素又适合附加值。因此，返回的切片可以引用不同
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问题内容： 在最坏的情况下，对单个对象的查找操作OR 是正确的吗？那么，对于元素查找将是？ 问题答案： 是的，但这实际上是最坏的情况：如果中的所有元素都具有相同的哈希码（或导致相同存储桶的哈希码）。使用正确编写的且正态分布的密钥样本，查找为O（1）。
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问题内容： 在Python中，您可以得到两个集合的交集： 有人知道这种相交（）算法的复杂性吗？ 编辑： 此外，有人知道Python集背后的数据结构是什么吗？ 问题答案： 答案似乎是一个搜索引擎查询。您也可以使用此直接链接到python.org的“时间复杂性”页面。快速总结： 编辑：正如雷蒙德在下面指出的那样，“最坏情况”的情况不太可能发生。我最初将其包括在内是为了彻底，我将其留给下面的讨论提供背景