设计一个蛮力算法，对于给定的x 0 ​ ，计算下面多项式的值： P(x)=a n ​ x n ​ +a n−1 ​ x n−1 ​ +…+a 1 ​ x+a 0 ​ 并确定该算法的最差效率类型。

要设计一个蛮力算法（也称为暴力搜索或简单穷举）来计算给定多项式 \( P(x) = a_nx^n + a_{n-1}x^{n-1} + \ldots + a_1x + a_0 \) 的值，我们可以按照指数从大到小逐个计算每一项。对于每个 \( i \) 从 \( n \) 到 \( 0 \)，我们将 \( x \) 的幂次方乘以对应的系数 \( a_i \)。

以下是一个简单的 Python 实现：

def brute_force_poly_value(a, x, n):
    result = 0
    for i in range(n, -1, -1):  # 从 n 递减到 0
        result += a[i] * (x ** i)
    return result

# 示例用法
coefficients = [1, 2, 3, 4, 5]  # 假设这是多项式的系数列表
x_value = 2  # 某个 x 的值
degree = len(coefficients) - 1  # 多项式的次数

value = brute_force_poly_value(coefficients, x_value, degree)

这个算法的时间复杂度为 \( O(n) \)，因为我们需要遍历从 \( n \) 到 \( 0 \) 的 \( n \) 项。无论 \( x \) 的值是多少，都需要进行相同数量的操作。所以，这是线性的最差效率，因为随着多项式次数 \( n \) 的增加，算法的执行时间成正比增长。