⑴ 用python解決一個簡單的演算法問題，要求時間復雜度最小，並分析時間復雜度，給出代碼

比方找出前k個最大的數，建立一個最小堆，size為k, 先放前k個數到堆中。然後遍歷餘下的數（設為x），
如果x比堆頂的數大，則彈出堆頂，壓入x, 否則忽略。遍歷完後就找出了最大的k個數。

⑵ python的dict操作復雜度有標准嗎

字典（dict）

下列字典的平均情況基於以下假設：
1. 對象的散列函數足夠擼棒（robust），不會發生沖突。
2. 字典的鍵是從所有可能的鍵的集合中隨機選擇的。

小竅門：只使用字元串作為字典的鍵。這么做雖然不會影響演算法的時間復雜度，但會對常數項產生顯著的影響，這決定了你的一段程序能多快跑完。

操作平均情況最壞情況復制[注2]O(n)O(n)取元素O(1)O(n)更改元素[注1]O(1)O(n)刪除元素O(1)O(n)遍歷[注2]O(n)O(n)

註：
[1] = These operations rely on the 「Amortized」 part of 「Amortized Worst Case」. Indivial actions may take surprisingly long, depending on the history of the container.

[2] = For these operations, the worst case n is the maximum size the container ever achieved, rather than just the current size. For example, if N objects are added to a dictionary, then N-1 are deleted, the dictionary will still be sized for N objects (at least) until another insertion is made.

⑶ python 判讀是不是等差數列，要求演算法時間復雜度為o

首先計算機的輸入數據只能是有限的，理論上的無窮項等差數列不可能輸入，只能以數組形版式輸入有限項等權差數列。
演算法原理:設輸入的數組為A[n]，只要用d=A[1]-A[0]；求出公差。然後逐項檢查所有數組相鄰差值是否為d即可。所以最佳時間復雜度為O(n)。
如果需要寫這么個簡單程序請追問。

⑷ 下列程序片段循環部分的實際執行次數與時間復雜度是多少Python

N的3次方。

⑸ 運行時間在一秒內,時間復雜度為n^2,n 最大幾位數不超時

這題有點難度
看電腦配置
拋開電腦配置說這個不好說
還要看是什麼語言
C運行速度比較快
Python相對慢一點

⑹ Python關於時間復雜度的問題（小白提問）

時間復雜度是不變的，O(n2)

⑺ python編程中,選擇排序演算法是一個時間復雜度為什麼的演算法

選擇排序，依次從n，n-1,n-2,.....2 個數中取出最小值 放入位置0,1,2,3....,n-1
時間復雜度為n+n-1+...+1=n(n+1)/2 即O(n^2)

⑻ 使用python內建函數，如何分析復雜度

字典（dict）下列字典的平均情況基於以下假設： 1. 對象的散列函數足夠擼棒（robust），不會發生沖突。 2. 字典的鍵是從所有可能的鍵的集合中隨機選擇的。小竅門：只使用字元串作為字典的鍵。這么做雖然不會影響演算法的時間復雜度，但會對常數項產生顯著的影響，這決定了你的一段程序能多快跑完。操作平均情況最壞情況復制[注2]O(n)O(n)取元素O(1)O(n)更改元素[注1]O(1)O(n)刪除元素O(1)O(n)遍歷[注2]O(n)O(n) 註： [1] = These operations rely on the 「Amortized」 part of 「Amortized Worst Case」. Indivial actions may take surprisingly long, depending on the history of the container. [2] = For these operations, the worst case n is the maximum size the container ever achieved, rather than just the current size. For example, if N objects are added to a dictionary, then N-1 are deleted, the dictionary will still be sized for N objects (at least) until another insertion is made.

⑼ python 時間復雜度

Hey de! 判斷時間復雜度跟核心語句的執行頻次有密切關系，執行頻次越多時間復雜度越專高屬。第三個循環的核心語句是:
x = x*2
假設我們設它的執行頻次為f(n)，根據題意我們能夠得到這種規律，執行1次x=2,2次x=4，所以該核心語句的執行次數f(n)應該滿足: 2^{f(n)} < n， 得出f(n)< log_{2}(n)，更多關於時間復雜度的知識可參考這篇博文：
http://blog.csdn.net/zolalad/article/details/11848739?readlog

⑽ python常用內置數據結構的時間復雜度都是多少

python內置方法的時間復雜度，參考鏈接如版下權：

http://www.orangecube.net/python-time-complexity