断词的时间复杂度分析
以下代码的时间复杂度分析和空间复杂度分析是什么：
class Solution:
def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
if not s or not dict:
False
N=len(s)
ans=[False for i in range (N+1)]
ans[0]=True
for index in range(N):
if ans[index]:
for word in wordDict:
L=len(word)
if index+L <= N and s[index:index+L]==word:
ans[index+L]=True
return ans[-1]
给定一个非空字符串S和一个包含非空单词列表的字典Worddict，确定S是否可以被分段为一个或多个字典单词的空格分隔序列。
共有1个答案
此解决方案的时间复杂度为O(n*m*k)-其中：
n是字符串s的长度。M是Worddict中的字数。k是Worddict中单词的平均长度。
解释一下，重复n次，每次检查Worddict(mtotal)中的每个单词，每次重复都读取整个单词（长度k)。
空间复杂性为O(n)-您的辅助数组与Worddict中的单词数或长度无关，并且没有额外的空间分配1取决于字典。
（1）我不确定python是如何实现s[index:index+l]的，但是无论哪种方式，它都不会与n相乘，并且一次不会分配一次以上，如果l>n，也不会分配--所以无论哪种方式都不会影响空间复杂性。
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我遇到了单词中断问题，它是这样的： 给定一个输入字符串和一个字典，如果可能，将输入字符串分割成一个空间分隔的字典单词序列。 然而，在Quora中，一个用户发布了一个线性时间解决方案 我不知道它怎么会是线性的。他们在时间复杂度计算上有什么错误吗？这个问题的最佳可能最坏情况时间复杂度是多少。我在这里发布了最常见的DP解决方案
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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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3. 算法的时间复杂度分析 解决同一个问题可以有很多种算法，比较评价算法的好坏，一个重要的标准就是算法的时间复杂度。现在研究一下插入排序算法的执行时间，按照习惯，输入长度LEN以下用n表示。设循环中各条语句的执行时间分别是c1、c2、c3、c4、c5这样五个常数[23]： void insertion_sort(void) 执行时间 { int i, j, key; for (j = 1;
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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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假设T是具有n个节点和高度h的二叉查找树。T的每个节点x存储一个实数x。键。给出以下算法Func1（T. root）的最坏情况时间复杂度。你需要证明你的答案。 x.left（） 对于最坏情况下的运行时，我认为这将是O（树的高度），因为这基本上类似于最小（）或最大（）二元搜索树算法。然而，它是递归的，所以我对是否将O（h）作为最坏的运行时编写有点犹豫。 当我考虑它时，最坏的情况是如果函数执行if（s
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遍历顶点的每个相邻边的时间复杂度是，例如，，其中是相邻边的数量。因此，对于顶点数，时间复杂度变为=，其中是图中的边总数。既然从队列中移除和添加顶点是，为什么它会作为添加到BFS的总体时间复杂度中？