m=0 for k in range(1,n+1): for j in range(k,-1,-1): m +=j 分析算法的时间复杂度

这段代码的时间复杂度是 $O(n^2)$。原因在于它使用了两个嵌套的循环语句，外层循环执行了 $n$ 次，而内层循环在第 $i$ 次外层循环时会执行 $i+1$ 次。因此，内层循环总的执行次数是 $1+2+3+\cdots+n$，即等差数列求和公式 $\frac{(1+n) \times n}{2}$，因此内层循环的时间复杂度是 $O(n^2)$。因为外层循环执行 $n$ 次，所以总的时间复杂度是 $O(n^3)$。

相关问题

while True: n,m=map(int,input().split()) a=[0 for i in range(n+1)] count=1 for i in range(m): j,k=map(int,input().split()) if a[j]==0 and a[k]==0: a[j]=count a[k]=count count+=1 elif a[j]!=0 and a[k]==0: a[k]=a[j] elif a[k]!=0 and a[j]==0: a[j]=a[k] elif a[j]!=a[k] and a[j]!=0 and a[k]!=0: if a[j]<a[k]: for p in range(1,n+1): if a[p]==a[k]: a[p]=a[j] else: for p in range(1,n+1): if a[p]==a[j]: a[p]=a[k] r=0 flag=0 for i in range(1,n+1): if a[i]==0: r+=1 for i in range(1,count): flag=0 for j in range(1,n+1): if a[j]==i: flag=1 break if flag==1: r+=1 print(r)转Java

你好，以下是将Python代码转换成Java代码的结果：

import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (true) {
            int n = scanner.nextInt();
            int m = scanner.nextInt();
            int[] a = new int[n + 1];
            int count = 1;
            for (int i = 0; i < m; i++) {
                int j = scanner.nextInt();
                int k = scanner.nextInt();
                if (a[j] == 0 && a[k] == 0) {
                    a[j] = count;
                    a[k] = count;
                    count++;
                } else if (a[j] != 0 && a[k] == 0) {
                    a[k] = a[j];
                } else if (a[k] != 0 && a[j] == 0) {
                    a[j] = a[k];
                } else if (a[j] != a[k] && a[j] != 0 && a[k] != 0) {
                    if (a[j] < a[k]) {
                        for (int p = 1; p <= n; p++) {
                            if (a[p] == a[k]) {
                                a[p] = a[j];
                            }
                        }
                    } else {
                        for (int p = 1; p <= n; p++) {
                            if (a[p] == a[j]) {
                                a[p] = a[k];
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            int r = 0;
            int flag = 0;
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                if (a[i] == 0) {
                    r++;
                }
            }
            for (int i = 1; i < count; i++) {
                flag = 0;
                for (int j = 1; j <= n; j++) {
                    if (a[j] == i) {
                        flag = 1;
                        break;
                    }
                }
                if (flag == 1) {
                    r++;
                }
            }
            System.out.println(r);
        }
    }
}

请注意，Java 代码中的输入方式是使用 `Scanner` 类实现的，如果您的 Python 代码中使用了其他输入方式，需要根据实际情况进行修改。同时，Java 代码中的数组下标从 0 开始，而 Python 代码中的数组下标从 1 开始，需要注意将数组下标进行适当的调整。

测试点信息源代码 源代码 复制 import numpy as np n, m, k = map(int, input().split()) mat = np.zeros((n,n)) for i in range(m): x, y = map(int, input().split()) for j in range(x-2,x+3): if j >=0: mat[j-1][y-1] = 1 for j in range(y-2,y+3): if j >=0: mat[x-1][j-1] = 1 mat[x-2][y-2]=1 mat[x-2][y]=1 mat[x][y-2]=1 mat[x][y]=1 for i in range(k): o, p = map(int, input().split()) for j in range(o-3,o+2): for k in range(p-3,p+2): if j>=0 and k >=0: mat[j][k] = 1 cnt = 0 for i in range(n): for j in range(n): if mat[i][j] == 0: cnt +=1 print(cnt)优化代码，解决runtineerror

为了解决运行时错误并优化代码，可以尝试以下修改：

1. 使用try-except语句来处理可能引发的运行时错误。例如，如果输入的n、m或k不是整数，则会引发ValueError。可以使用try-except语句来捕获这些错误并给出相应的错误提示。

2. 在循环中，可以使用min和max函数来限制索引的范围，以避免出现索引越界的情况。

3. 可以使用numpy的ndarray的方法和函数来优化矩阵操作。例如，可以使用np.sum函数来计算矩阵中等于0的元素的数量，而不是使用内嵌的for循环。

修改后的代码如下所示：

import numpy as np

try:
    n, m, k = map(int, input().split())
    mat = np.zeros((n, n))

    for i in range(m):
        x, y = map(int, input().split())
        for j in range(max(0, x - 2), min(n, x + 3)):
            mat[j - 1][y - 1] = 1
        for j in range(max(0, y - 2), min(n, y + 3)):
            mat[x - 1][j - 1] = 1
        mat[x - 2][y - 2] = 1
        mat[x - 2][y] = 1
        mat[x][y - 2] = 1
        mat[x][y] = 1

    for i in range(k):
        o, p = map(int, input().split())
        for j in range(max(0, o - 3), min(n, o + 2)):
            for l in range(max(0, p - 3), min(n, p + 2)):
                mat[j][l] = 1

    cnt = np.sum(mat == 0)
    print(cnt)

except ValueError:
    print("输入的n、m或k不是整数！")
except IndexError:
    print("索引超出矩阵范围！")

请注意，这只是一种可能的优化方法，具体取决于您的需求和输入数据的特点。