Algorithm 算法的时间复杂度

在计算以下算法的时间复杂度时，我的解释正确吗

• 一个名为moduleMarksheetFiles的哈希集用于添加包含指定moduleName的文件

  for (File file: marksheetFiles){
       while(csvReader.readRecord()){
           String moduleName = csvReader.get(ModuleName);
  
           if (moduleName.equals(module)){
                 moduleMarksheetFiles.add(file);
           }
       }
   }
  

• 设m为文件数

• 设k为每个文件的平均记录数
• 因为HashSet不允许重复，所以每个文件只添加一次。add（）的平均值为O（1），最坏情况为O（n）
• 搜索具有指定moduleName的记录需要将文件中的每个记录与moduleName进行比较，这将需要O（n）个步骤

因此，平均时间复杂度为：O（（m*k）^2）

这是正确的吗

还有，你如何计算最坏的情况

谢谢

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这不是作业，只是分析我系统的算法来评估性能。

不，不是平方，这是O（nk）。（从技术上讲，这意味着它也是O（（nk）²），但我们不在乎。）

您的误解是，在这里最重要的是HashSet最糟糕的性能。然而，即使哈希表可能有最坏情况下的O（n）插入时间（如果它需要重新灰化每个元素），它的插入时间也是O（1）（假设您的哈希函数表现良好；

File.GetHashCode

可能是）。换句话说，如果插入多个对象，那么其中的许多对象将是O（1），因此偶尔插入O（n）并不重要

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因此，我们可以将插入视为常数时间操作，因此性能完全取决于通过内部循环体的迭代次数，即O（nk）。

在第四和第五个项目符号中，n==m吗？此外，一旦将

文件添加到
模块标记表文件
，为什么不中断内部循环？最后，什么样的数据结构是
marksheetFiles
？它不只是O（mk）吗？为什么你认为它是平方的？@Ted Hopp-marksheetFiles也是一种哈希集数据结构。是的，n==m在第五个要点中对不起。由于该系统已经开发，在下一个循环之前，目前无法添加中断。谢谢你的建议though@Kevin-我认为它是平方的，因为您必须将每个记录与moduleName进行比较。答案是错误的。你能解释一下为什么你认为它是O（mk）吗？除非moduleName.equals（module）需要O（mk）时间，否则总体时间复杂度是O（mk）。O（nk）是否意味着它是线性的？是的，在文件数量和每个文件的平均行数的乘积中是线性的。或者，换句话说，所有文件的总行数是线性的。你最后的陈述是误导性的。哈希集插入是O（nk）最坏的情况，即使是无限大小的表，也不需要重新灰化-因为冲突。假设
hash（element）=1
[对于每个元素]-每个搜索都是
O（n）
，因此整个算法的最坏情况复杂性确实是
O（n^2k^2）
。一般情况当然不是。对，是的，我假设一个行为良好的散列函数<代码>文件

，来自标准库，大概有一个。正如我所说的，这是误导性的-没有错。对于有经验的读者来说，目的是明确的，但可能会让新手程序员感到困惑。