Python 第一个代码O（n）和第二个代码O（n^2）的复杂度是多少？ 第一个代码： def最大利润更高效（列表）： “”“计算特定股票的最大利润”“” 销售日期=0 购买日期=0 对于范围内的i（len（列表））： 如果列表[i]>列表[出售日期]： 销售日期=i 对于范围内的j（len（列表））： 如果列表[j]列表[出售日期]： 销售日期=i 如果我

第一个代码的复杂性是O（n），正如您所猜测的那样。

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但是第二个代码的复杂度也是O（n）。即使在第二个代码中有一个嵌套的循环，由于j的值在循环外仅被设置为0一次，因此时间复杂度仅为O（n）

关于这个问题，你的推理是什么？另一种理解方法是：

j

上的循环在

i

上的循环退出之前只运行一次，

如果i==len（list）：

。

def Maximum__profit_more_efficient(list):
    """compute the maximum_profit of specific stock"""

    selling_date = 0
    buying_date =  0        

    for i in range(len(list)):            
        if list[i] > list[selling_date]:
            selling_date = i                                

    for j in range(len(list)):            
        if list[j] < list[buying_date] and j <= selling_date:                
            buying_date = j            
        elif  j > selling_date:
            break           

    print(list[selling_date] -  list[buying_date])

def brute_force(list):  
    """compute the maximum_profit of specific stock, but with higher complexity"""

    selling_date = 0
    buying_date =  0

    i = 0
    j = 0
    exit = False

    while exit == False:
        if list[i] > list[selling_date]:
            selling_date = i            

        if  i < len(list):
            i = i + 1                

        if i == len(list):                
            while j < len(list):
                if list[j] < list[buying_date] and j <= selling_date:
                    buying_date = j                    
                j = j + 1
                if j == len(list):
                    exit = True

    print(list[selling_date] -  list[buying_date])