给定函数[重复]的复杂度是多少
有人能告诉我函数的复杂性是什么吗？为什么？谢谢
def func1(n):
if n==0:
return (1)
if n==1:
return (1)
if n==2:
return (2)
return (n*func1(n-3))
n=int(input())
func1(n)
我认为复杂性是：“O（nlog n）”
共有1个答案
该函数的时间复杂度为O（n），因为n-3是线性的。如果是除法运算，则为O（logn）。关于进一步的解释，你可以参考这个。
P、 与n本身相乘不会影响每个递归调用中的给定参数，因此，它根本不会影响时间复杂度。
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好的，第一个for循环显然是。第一个迭代是，第二个迭代是。我想是不是就像那个次数？这意味着。我说对了吗？ 编辑：（不是复制品）我知道大O是什么。我在一个具体的案例中询问了正确的评估。
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比方说MD5或SHA-1？这两者的时间复杂度是多少？我试图在网上找到它，但它非常有限，我得到的只是它们都是O（n）。有人能进一步启发我吗？也许给我一个最坏的情况和最好的情况？
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问题内容： 我正在写一个看起来像这样的python函数 因此它被称为 我以为列表的索引访问权限为，但是很惊讶地发现对于大型列表，这比我预期的要慢得多。 那么，我的问题是如何实现python列表，以及以下代码的运行时复杂度是多少？ 索引： 从结尾弹出： 从一开始就弹出： 扩展列表： 对于额外的信用，剪接或任意弹出。 问题答案： 在python Wiki上 有一个非常详细的表格，可以回答您的问题。 但
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Leetcode问题https://leetcode.com/problems/count-binary-substrings/ 该解决方案有效，但我很难提出递归解决方案的时间复杂度。 每当循环遇到s.charAt（i）！=s.charAt（i 1）时，它都会进行递归调用以展开，直到达到基本大小写或其他部分。 因为我遍历整个字符串，所以for循环是O（n）。但是如何确定将进行的递归调用的数量，因为
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问题内容： 我当时在看这个pycon演讲，时间是34:30，发言人说，可以在中完成获取元素列表中最大的元素的操作。 那怎么可能？我的理解是，创建堆将是，但是其本身的复杂性是还是（以及（实际的算法是什么））？ 问题答案： 扬声器在这种情况下是错误的。实际费用为。仅在可迭代的第一个元素上调用堆化。就是那个，但如果小于，则微不足道。然后，将所有剩余的元素一次通过添加到此“小堆”中。每次调用需要花费时间。
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我写了一个函数来寻找目标值在给定数组中应该插入的位置。我们假设数组有不同的值，并按升序排序。我的解必须是O(log N)时间复杂度 此代码的复杂性是否为O（log N）？