C++ 向量push_-back的空间复杂度

我有一段代码，它首先创建了一个向量B。 然后，我的代码循环遍历程序中的另一个向量a，并将该索引添加到向量B的后面

我的想法是，因为我们在n个元素之间循环，所以^2的时间复杂度会更差，因为如果向量b太大，我们可能需要创建一个全新的数组。自回推以来的平均开启时间通常是恒定的

现在，对于空间复杂性，因为我们已经创建了容纳n个元素的空间，所以它将处于启用状态。然而，如果我们的向量太大，我们可能需要创建一个大小完全相同的全新向量。那么我们的空间是O2n，它是开的还是+m，m是新阵列的大小

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谢谢

关于时间复杂性：

单次回推的最坏情况是线性的，除非内存是预先保留的，在这种情况下，最坏情况是恒定的，只要大小不超过保留的大小。平均情况不变

无论内存是否被保留，N个推回总数的最坏和平均情况都是线性的

那么我们的空间是O2n，它是开的还是+m，m是新阵列的大小

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这实际上并不重要。新的大小是旧大小的常数倍数c，因此依次执行+m->On+n*c->OC+1*n->On。因此，无论哪种方式，复杂性都是相同的。

无关：您的时间复杂性是不正确的。推回就是。通常有额外的空间，没有额外的工作，项目被插入到一个迭代中。当需要额外的空间时，可能会有一个ON-copy循环，而不是^2。因此，我们已经处于一个n个循环中，当我们尝试在满时将_推回时，可能需要n个时间来复制元素，那么为什么我们不将for循环中的操作乘以for循环的时间呢？给我们n^2没有n的循环。向量准确地知道端点的位置，可以直接插入O1。不需要搜索。即使它确实需要搜索，那也会打开搜索，然后再打开另一个，完全分开，然后复制到新的分配，2个ONs仍然打开。在^2上意味着对于搜索循环中的每个迭代，程序都会复制整个向量。O1意味着无论N有多大，您只访问一个元素。ON表示您访问N个元素中的每一个元素的次数不变。ON^2表示访问N个元素中的每一个元素N次，可能是一个常量。这对你来说意味着，如果你用O1乘以N，你做的功是相同的。如果你把N加上ON，你的工作量就加倍了。在^2上，如果你加倍N，你的工作量将增加四倍。谢谢。我的空间复杂性分析似乎正确吗？