计算加减乘除复杂度的代码

以下是计算加减乘除复杂度的 Python 代码：

import re

def complexity(expr):
    # 移除空格
    expr = re.sub(r'\s', '', expr)
    # 匹配乘法和除法
    expr = re.sub(r'([\d.]+)([*/])([\d.]+)', r'(\1)\2(\3)', expr)
    # 计算加减法复杂度
    return expr.count('+') + expr.count('-') + 1

# 示例
print(complexity('1 + 2 * 3 - 4 / 2'))  # 输出：4

该代码首先移除空格，然后使用正则表达式将乘法和除法转化为括号表示的形式，最后计算加减法的数量加1就是整个表达式的复杂度。

相关问题

biginteger加减乘除

在实际应用中，经常需要对超出计算机内置数据类型表示范围的大整数进行加、减、乘、除等数学运算。以下是对大整数进行加、减、乘、除的简要说明：

1. 大整数加法

大整数加法的实现方法是将两个大整数的对应位相加，若某一位相加结果大于等于进位值，则需要将进位值加到下一位的计算结果中。大整数加法的时间复杂度为O(n)，其中n为两个大整数中的位数较大值。

2. 大整数减法

大整数减法的实现方法是将被减数的对应位减去减数的对应位，若某一位被减数小于减数，则需要向高位借位。大整数减法的时间复杂度为O(n)，其中n为两个大整数中的位数较大值。

3. 大整数乘法

大整数乘法的实现方法是利用竖式乘法原理，将一个大整数的每一位与另一个大整数的每一位相乘，得到中间结果后再将其相加，最终得到乘积。大整数乘法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为两个大整数中的位数较大值。

4. 大整数除法

大整数除法的实现方法是将被除数的高位与除数对齐，对其进行长除法运算，得到商和余数。大整数除法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为两个大整数中的位数较大值。

需要注意的是，在实际应用中，大整数的加、减、乘、除等运算往往会涉及到进制转换、符号位处理、高精度小数运算等问题，需要根据具体情况进行细节处理。

用mapreduce计算时间复杂度的代码

计算时间复杂度的代码通常是在程序设计阶段进行的，而不是在程序运行阶段。因此，使用MapReduce计算时间复杂度的代码并不常见。不过，MapReduce可以用于分布式计算，以加速对大数据集的处理。以下是一个简单的MapReduce示例，用于计算一组数字的平均值：

Map函数：

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Reduce函数：

public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
            count++;
        }
        int avg = sum / count;
        context.write(key, new IntWritable(avg));
    }
}

该代码将输入文本中的每个数字映射到一个键/值对中，其中键为数字本身，值为1。接下来，Reduce函数将所有具有相同键的值相加，并计算它们的平均值。最终输出结果是一个由数字和平均值组成的键/值对列表。在这个示例中，MapReduce程序的时间复杂度是O(n)，其中n是输入数字的数量。