分析以下代码的时间复杂度和空间复杂度。import sys INF = float('inf') # 输入学校的单位总数，图的边数，各单位的名称以及各单位人员去超市频度 n = int(input("请输入学校的单位总数：")) m = int(input("请输入图的边数：")) name = [input("请输入第 %d 个单位的名称：" % (i + 1)) for i in range(n)] frequency = [int(input("请输入 %s 的人员去超市频度：" % name[i])) for i in range(n)] # 初始化距离矩阵 dist = [[INF] * n for _ in range(n)] for i in range(n): dist[i][i] = 0 # 输入存在边的两个单位的名称以及相通两个单位间的距离 for i in range(m): u, v, w = input("请输入存在边的两个单位的名称（用空格隔开）及它们之间的距离：" ).split() u, v, w = name.index(u), name.index(v), float(w) dist[u][v] = w dist[v][u] = w # Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value)) # 显示最优地址的地点、总权数以及各单位到它的距离 print("最优地址的地点是：", result[0][0]) print("总权数是：", result[0][1]) print("各单位到 %s 的距离是：" % result[0][0]) for i in range(n): print("%s：%.2f" % (name[i], dist[i][best_pos]))

时间复杂度：
- 输入部分：O(n+m)，其中 n 表示学校的单位总数，m 表示图的边数。
- 初始化距离矩阵：O(n^2)
- Floyd 算法：O(n^3)
- 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值：O(n^2)
- 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中：O(n)
- 显示最优地址的地点、总权数以及各单位到它的距离：O(n)

因此，总时间复杂度为 O(n^3)。

空间复杂度：
- dist 数组：O(n^2)
- value 数组：O(n)
- result 数组：O(n)

因此，总空间复杂度为 O(n^2)。

相关问题

分析Floyd算法的思想，写伪代码，分析时间复杂度和空间复杂度

Floyd算法是一种经典的图论算法，用于求解所有节点对之间的最短路径。其基本思想是动态规划，通过中间节点逐步缩小路径长度，最终得到所有节点之间的最短路径。

伪代码如下：

for k from 1 to n
  for i from 1 to n
    for j from 1 to n
      if dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j]
        dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]

其中，dist[i][j]表示节点i到节点j的最短路径长度，初始时，dist[i][j]表示节点i到节点j的边权值。

时间复杂度分析：三重循环的时间复杂度为O(n^3)，因此Floyd算法的时间复杂度为O(n^3)。

空间复杂度分析：需要一个二维数组表示节点之间的最短路径长度，因此空间复杂度为O(n^2)。

需要注意的是，Floyd算法对于存在负权回路的图无法正确处理。同时，对于稀疏图（边数很少）而言，使用Floyd算法会浪费大量空间和时间，因此不适用于此类图的最短路径问题。

这段代码时间复杂度和空间复杂度是什么

这段代码的时间复杂度和空间复杂度如下：

时间复杂度：
- 第一个循环通过遍历顺序表 `L` 来找到第一个大于等于 `s` 的元素，时间复杂度为 O(n)，其中 n 是顺序表 `L` 的长度。
- 第二个循环通过遍历顺序表 `L` 来找到第一个大于 `t` 的元素，时间复杂度为 O(n)。
- 第三个循环通过遍历顺序表 `L` 进行元素的移动操作，时间复杂度为 O(n)。
- 最后更新顺序表 `L` 的长度，时间复杂度为 O(1)。

综上所述，整个函数的时间复杂度为 O(n)。

空间复杂度：
- 函数中只使用了常数个额外变量，所以空间复杂度为 O(1)。

需要注意的是，这里的时间复杂度和空间复杂度分析是基于假设顺序表的操作都是常数时间的情况下进行的。如果顺序表的操作不是常数时间，那么复杂度的分析可能会有所不同。