python中生成器表达式的时间复杂性

我在解决一个问题，给定两个字符串

s

和

t

，目的是找出

s

是否是

t

的子序列。 我发现了一个解决方案：

def isSubsequence(s, t):
   t = iter(t)
   return all(c in t for c in s)

我想知道这个解决方案的时间复杂度是多少。 以下是我得出的结论：

首先，我们将

t

转化为一个迭代器，它的作用是在t中的

c迭代迭代器，直到找到匹配的第一个位置。
其次，
t中的c代表s中的c
是一个生成器：它返回一个迭代器。
第三，
all（）
将迭代器作为参数，并循环查找第一个
False
。如果找不到，则返回
True

迭代
s
的for循环具有O（s）复杂度，假设
c
是
t
中的最后一个字母，即O（t）复杂度。另外，因为这与嵌套for循环不同，所以复杂性不会是O（s*t）。
在这方面你能帮我吗。
迭代器只能被遍历一次。比如说,

>>> t = iter([1,2,3])
>>> list(t)
[1, 2, 3]
>>> list(t)
[]
>>> list(t)
[]

该函数利用了这样一个事实，即t

中的

c只会消耗尽可能多的迭代器来确定是否找到
c
。当找到
c
时，迭代将停止，直到下一次在t

中计算

c时为止，此时您将从
t
中的中断处开始计算。一旦到达
t
的末尾，对t

中

c的所有进一步调用将立即返回，因为迭代器不会自行重置。因此，
all（c-in-t代表c-in-s）
将调用
len（s）
到
c-in-t
，但在这些调用过程中所做的累计比较次数只是
len（t）
；您最多只能一次查看原始
t
参数的每个元素。
迭代器只能遍历一次。比如说,

>>> t = iter([1,2,3])
>>> list(t)
[1, 2, 3]
>>> list(t)
[]
>>> list(t)
[]

该函数利用了这样一个事实，即t

中的

c只会消耗尽可能多的迭代器来确定是否找到
c
。当找到
c
时，迭代将停止，直到下一次在t

中计算

c时为止，此时您将从
t
中的中断处开始计算。一旦到达
t
的末尾，对t

中

c的所有进一步调用将立即返回，因为迭代器不会自行重置。因此，
all（c-in-t代表c-in-s）
将调用
len（s）
到
c-in-t
，但在这些调用过程中所做的累计比较次数只是
len（t）
；您最多只能看一次原始
t
参数的每个元素。
复杂性是O（s+t），因为您只经历了一次s和t。@DarrylG您能分享一些见解吗？复杂性是O（s+t），因为您只经历了一次s和t。@DarrylG您能分享一些见解吗？这解释了为什么时间复杂性是O（s+t），我忽略了一个事实，即一旦在's'中的'c'找到't'中的'c'，迭代将停止。谢谢你的回答。这就解释了为什么时间复杂度将是O（s+t），我忽略了一个事实，即一旦在“t”中找到了“s”中的“c”，迭代就会停止。谢谢你的回答。