Python 简单字谜函数的大O表示法

我已经编写了下面的代码来查找字谜。我原以为这个大O符号是

O（n）

，但我的导师告诉我，我错了。我不明白为什么这是不正确的，但是，有人能提供任何建议吗

# Define an anagram.
def anagram(s1, s2):
    return sorted(s1) == sorted(s2)

# Main function.
def Question1(t, s):
    # use built in any function to check any anagram of t is substring of s
    return any(anagram(s[i: i+len(t)], t)
                 for i in range(len(s)-len(t)+ 1))

函数调用：

# Simple test case.
print Question1("app", "paple")
# True

t的任何一个字谜都是s的子串

你的代码不是这么说的

你有“s的任何子串都是t的一个字谜”，这可能是等价的，但这样更容易理解

---

至于复杂性，你需要定义你所称的N。。。是不是

len（s）-len（t）+1

函数

any（）

的复杂性为N，在这种情况下，是的

然而，您在T长度的输入上额外调用了

字谜

，您似乎忽略了这一点

anagram

调用

sorted

两次。对

sorted

的每次调用都更接近

O（T*log（T））

本身，假设使用合并排序。您还执行了一个列表切片，因此它可能会稍微高一点

假设您的复杂性在

（s-T）*2*（T*log（T））

的顺序上，其中T和s是字符串的长度

答案取决于输入的哪个字符串更大

最好的情况是它们的长度相同，因为这样您的范围只有一个元素

不过，大O表示法是最糟糕的情况，所以您需要找出哪些条件在总操作方面产生的复杂性最大。例如，如果T>S怎么办？那么

len（s）-len（t）+1将是非正的，那么代码运行的长度是大于还是小于等长字符串？那么S
t的任何一个字谜都是s的子串

你的代码不是这么说的

你有“s的任何子串都是t的一个字谜”，这可能是等价的，但这样更容易理解


至于复杂性，你需要定义你所称的N。。。是不是
len（s）-len（t）+1

函数
any（）
的复杂性为N，在这种情况下，是的

然而，您在T长度的输入上额外调用了
字谜
，您似乎忽略了这一点

anagram
调用
sorted
两次。对
sorted
的每次调用都更接近
O（T*log（T））
本身，假设使用合并排序。您还执行了一个列表切片，因此它可能会稍微高一点

假设您的复杂性在
（s-T）*2*（T*log（T））
的顺序上，其中T和s是字符串的长度

答案取决于输入的哪个字符串更大

最好的情况是它们的长度相同，因为这样您的范围只有一个元素

不过，大O表示法是最糟糕的情况，所以您需要找出哪些条件在总操作方面产生的复杂性最大。例如，如果T>S怎么办？那么
len（s）-len（t）+1将是非正的，那么代码运行的长度是大于还是小于等长字符串？那么S这不是N的复杂性，因为有几个因素。第一个具有O（n logn）复杂性。如果T足够长，您可能会调用它几次（并对T和S进行排序）。
由于一些因素，这不是N的复杂性。第一个具有O（n logn）复杂性。如果时间足够长，您可能会调用它几次（并对T和S排序）。
在评估
问题1的成本时，您不能忽略
字谜的成本。
您能提供如何调用函数吗？从现在看来，复杂性是
len（s）-len（t）+1
，但我不确定在这种情况下它应该做什么。它看起来不像是一个假定可以正常工作的东西。我不是有意忽略
字谜的成本。考虑到大O符号需要简化，我认为我已经将其简化为正确的公式，我猜我的简化不正确。我还将函数调用添加到原始问题中，多次调用
anagram
sort
t
（这是非常低效的），并且对它进行一次排序已经是
O（klog（k））
-（其中
k=len（t）
）总体复杂性怎么可能是
O（n）
？（如果
n=len（t）+len（s）
）这并不是说你可以随意简化东西<代码>问题1
迭代
len（s）-len（t）+1次
，每次迭代都是
O（len（t）×log（len（t））
，因为调用了
sorted
。你是如何决定这是O（n）（其中n是什么？）的，这是任何人都能猜到的。在评估
问题1的成本时，你不能忽略
字谜的成本。你能提供函数是如何调用的吗？从现在看来，复杂性是
len（s）-len（t）+1
，但我不确定在这种情况下它应该做什么。它看起来不像是一个假定可以正常工作的东西。我不是有意忽略
字谜的成本。考虑到大O符号需要简化，我认为我已经将其简化为正确的公式，我猜我的简化不正确。我还将函数调用添加到原始问题中，多次调用
anagram
sort
t
（这是非常低效的），并且对它进行一次排序已经是
O（klog（k））
-（其中
k=len（t）
）总体复杂性怎么可能是
O（n）
？（如果
n=len（t）+len（s）
）这并不是说你可以随意简化东西<代码>问题1
迭代
len（s）-len（t）+1次
，每次迭代都是
O（len（t）×log（len（t））
，因为调用了
sorted
。你是如何决定这是O（n）（其中n是什么？）的，这是任何人的猜测。