Time complexity Tapeo（N*N）

谁能给我解释一下为什么我在这个代码上会变得O（N*N）复杂？我看不见。 下面是我针对这个编码问题的python代码：

给出了一个由N个整数组成的非空数组A。数组A 表示磁带上的数字。 任何整数P，使得0 两部分之间的差值为：|（A[0]+A[1]+ …+A[P]− 1]) − （A[P]+A[P+1]+…+A[N− 1])| 换句话说，它是第一部分和第二部分之和之间的绝对差值。例如，考虑 排列一个数组，以便： A[0]=3 A[1]=1 A[2]=2 A[3]=4 A[4]=3我们可以将此磁带分为四个位置：

 P = 1, difference = |3 − 10| = 7
 P = 2, difference = |4 − 9| = 5
 P = 3, difference = |6 − 7| = 1
 P = 4, difference = |10 − 3| = 7
  Write a function:

def solution(A)

  that, given a non-empty array A of N integers, returns the minimal difference that can be achieved.

我的Python代码

def solution(A):
    sum_array = []
    for i in range(1, len(A)):
        sum_array.append(abs(sum(A) - 2*sum(A[i:N])))
    return min(sum_array)

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计算一个数组的和的时间复杂度为O（N）。这是因为您需要访问每个数组元素。 因为有一个N的循环，每次迭代执行sum（a），所以程序的时间复杂度是O（N*N）