Python O（logn）时间复杂度

函数powern，p，它接受一个数字和一个幂，并返回提升到给定幂的数字。 此函数必须具有Ologp的复杂性

def power(n,p):

    if (p == 0): return 1
    elif (int(p % 2) == 0):
        return (power(n, int(p / 2)) *
               power(n, int(p / 2)))
    else:
        return (n * power(n, int(p / 2)) *
                   power(n, int(p / 2)))
print(power(2,8))

---

这是否满足olog n复杂性。我真的不明白logn复杂性是如何工作的

您的代码的重复关系是：

T(p) = 2 * T(p / 2) + O(1)

使用，我们得到Tp=Op。所以，它不是Ologp

要使其成为OPLOGP，您可以执行以下操作：

def power(n, p):
    if p == 0:
        return 1

    # Call this only once, instead of two times.
    power_p_divided_by_2 = power(n, p // 2)

    if p % 2:
        return n * power_p_divided_by_2 * power_p_divided_by_2
    else:
        return power_p_divided_by_2 * power_p_divided_by_2

print(power(2, 8))

---

此代码的重复关系为：

T(p) = T(p / 2) + O(1)

---

使用，我们得到了Tp=Ologp。

我真的不明白logn复杂度是如何工作的。你有没有试着弄清楚logn复杂度是如何工作的？@AshvinSharma没有。你介意解释一下吗？不介意。阅读并努力学习一些东西。