Python 关于程序的时间复杂性

我在一次竞争性考试中做了一道题，但我正在努力找出程序的时间复杂性，即在python 3中是O（n）还是O（n^2）。有人能帮我吗

我问了我的一个朋友，他们中的一些人告诉我这是O（n^2），他们中的一些人告诉我这是O（n^2），所以我完全被这些答案弄糊涂了

s = input() #reading base string
b = input() #reading reference string
for i in s:
    if i in b:
        print(i, end='')

样本输入：

 polikujmnhytgbvfredcxswqaz  #base string
 abcd  #refernce string

样本输出：

 bdca

在哪里

n=len（s）
m=len（b）

您的代码将随时间复杂度而扩展

O(m*n)

因为在最坏的情况下，您循环整个基本字符串并执行

m

最大恒定时间if操作。N在理论上经常用作占位符，但对于代码没有任何意义。

其中

n=len（s）
m=len（b）

您的代码将随时间复杂度而扩展

O(m*n)

---

因为在最坏的情况下，您循环整个基本字符串并执行

m

最大恒定时间if操作。N在理论上经常用作占位符，但对代码没有任何意义。

根据我的经验，在初学者中常见的误解是，在big-O符号中只能有一个变量。这似乎是因为大多数介绍性示例都是用单个输入显示的。当您有多个独立的输入时，您可以有多个变量，因为当其中一个输入发生变化时，复杂性将独立扩展

一个普遍存在的例子是图形。图有节点和边。节点的数量可能会对边的数量设置上限，但两者实际上是相当独立的。因此，大多数图形算法都是根据

V

和

E

来分析的，而不是单个变量

N

---

这对你们来说意味着，你们有两个独立的量。比如说

s=len（s）

和

B=len（B）

。外部循环执行

S

迭代。b中的操作员在最坏情况下执行

b

操作。如果你假设

print

以恒定时间运行一个字符，结果是

O（S*B）

根据我的经验，初学者普遍存在一个误解，即在big-O符号中只能有一个变量。这似乎是因为大多数介绍性示例都是用单个输入显示的。当您有多个独立的输入时，您可以有多个变量，因为当其中一个输入发生变化时，复杂性将独立扩展

一个普遍存在的例子是图形。图有节点和边。节点的数量可能会对边的数量设置上限，但两者实际上是相当独立的。因此，大多数图形算法都是根据

V

和

E

来分析的，而不是单个变量

N

---

这对你们来说意味着，你们有两个独立的量。比如说

s=len（s）

和

B=len（B）

。外部循环执行

S

迭代。b中的操作员在最坏情况下执行

b

操作。如果假定

print

对单个字符以恒定时间运行，结果是

O（S*B）

什么是

n

？您的代码根据两个值

len（s）

和

len（b）

进行缩放。一旦你开始这样想，你的代码应该是

O（len（s）*len（b））

你在这里得到了有用的答案。你为什么不把一个答案标记为已被接受呢？向上投票会很好。什么是

n

？您的代码根据两个值

len（s）

和

len（b）

进行缩放。一旦你开始这样想，你的代码应该是

O（len（s）*len（b））

你在这里得到了有用的答案。你为什么不把一个答案标为被接受呢？投票表决也不错