将具有函数结构的python代码转换为具有生成器的类结构，并计算时间和空间复杂度

我编写了这个简单的python代码，但现在我必须将其转换为一个

类

结构，该结构接受迭代器并充当生成器来生成元组（而不是返回它应该生成的元组）。我无法转换它：

    def func(str,size):

        size1 = size
        list1 = []

        for i in str:
            list1.append(i)

            if len(list1) < size1:
                return (0)
                continue
            if len(list) > win_size1:
                list1.pop(0)      

            min = min(list1)

            return (min)

if __name__ == '__main__':

    str = [1,2,3,4,5,6]
    size = [4]
    res = sol2(str,size)

def func（str，size）：
尺寸1=尺寸
列表1=[]
对于str中的i：
清单1.追加（i）
如果len（列表1）win_size1：
列表1.pop（0）
最小=最小（列表1）
返回（分钟）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
str=[1,2,3,4,5,6]
大小=[4]
res=sol2（str，大小）

我还必须得到时间和空间的复杂性。在我看来，时间复杂度看起来是O（n）（虽然我不是100%有信心），但我无法确定空间复杂度

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如何将此代码转换为带有生成器的类，时间和空间复杂度是多少

当前，

return

语句后面的

continue

语句没有意义-

continue

将永远无法到达。但是，您可以使用

yield

而不是

return

生成每个元组，例如replace

return (None,None,None,None)

与

现在可以实际执行

continue

语句，并且您的算法可以返回多个元组

简单地将收益率转换为收益率会使函数成为生成器

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我认为没有必要把它变成“类结构”。您可以创建一个类并将

sol2（）

作为该类的一个方法，但不清楚您为什么要这样做。

只有window1和window2会要求额外的空间，所以我认为空间复杂度将是O（n）。

我的时间和空间复杂度是多少？@user2966197:您认为如何？当它有

return

语句时，它是O（1）。我不太确定你的算法想做什么，但对于

yield

语句，我觉得它是O（n）。如果你是这么想的话，它不是O（n^2）。你可以说它是2n，但就复杂性而言，它与n是一样的。那么O（n）对于这两个.WTF？你为什么要完全改变代码？这是一个与最初提出的算法完全不同的算法，它包含了新的bug。更改问题的代码将使目前为止给出的所有答案无效。@mhawke我必须随着要求的更改而进行更改。我道歉，然后问一个新问题。

yield (None,None,None,None)