s.append时间复杂度

`append()` 是 Python 中列表（list）的一个方法，用于在列表的末尾添加一个元素。在内部实现上，Python 列表是动态数组（dynamic array），所以添加元素的时间复杂度通常是 O(1)，即常数时间，因为它直接在数组的末尾扩展空间，然后将新元素添加进去。

然而，如果列表已接近其容量的最大值，Python 会自动创建一个新的更大的数组来容纳更多元素，这个过程称为“扩容”（resizing）。在扩容时，需要将所有现有元素复制到新的数组，这会导致一次线性的操作，时间复杂度为 O(n)。但这通常是在列表增长非常大的情况下才会发生，日常使用中几乎可以忽略。

总结来说，`append()` 的常见时间复杂度是 O(1)，但在极端情况下，扩容时的时间复杂度为 O(n)。

相关问题

解释代码class Kruskal: def __init__(self, n, m): self.n = n self.m = m self.e = [] self.s = [] self.u = UnionFindSet(1, self.n) def graphy(self): for i in range(self.m): x, y, length = list(map(int, input().split())) self.e.append(Edge(x, y, length)) self.e.sort(key=lambda e: e.length) self.u.init() def run(self): for i in range(self.m): if self.u.unite(self.e[i].x, self.e[i].y): self.s.append(self.e[i]) if self.u.is_one(): break def print(self): print(f'构成最小生成树的边为：') edge_sum = 0 for i in range(len(self.s)): print(f'边 < {self.s[i].x}, {self.s[i].y} > = {self.s[i].length} ') edge_sum += self.s[i].length print(f'最小生成树的权值为：{edge_sum}') def main(): n, m = list(map(int, input().split())) kruskal = Kruskal(n, m) kruskal.graphy() kruskal.run() kruskal.print() if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了 Kruskal 算法，用于求解无向带权连通图的最小生成树。Kruskal 算法的基本思路是：按照边的权值从小到大的顺序，依次加入图中，如果加入某条边会形成环，则不加入该边，直到加入了 n-1 条边或者所有边都加入了为止。

类 Kruskal 的初始化函数 __init__ 接收两个参数：节点数 n 和边数 m。接着定义了三个列表：e 存储所有的边，s 存储最小生成树的边，u 存储并查集数据结构。

函数 graphy 用于输入边的信息，并将所有边按照权值从小到大排序。同时，对并查集进行初始化。

函数 run 用于执行 Kruskal 算法。遍历所有边，如果两个节点不在同一个集合中，则将这条边加入最小生成树中，并合并两个节点所在的集合。如果最小生成树中的边数已经达到 n-1 条，则停止遍历。

函数 print 用于输出最小生成树的边和权值。

最后，函数 main 用于读入节点数和边数，创建 Kruskal 类的对象，执行算法并输出结果。

需要注意的是，Kruskal 算法的核心在于并查集的实现，因此需要先实现并查集数据结构。同时，Kruskal 算法的时间复杂度为 O(mlogm)，其中 m 为边数，因此对于大规模的图来说，算法的效率可能较低。

分析以下算法复杂度 import itertools if __name__ == "__main__": nums = list(map(int, input().split(","))) n = int(input()) combinations = [] nums.sort() for i in range(n, len(nums) + 1): for combination in itertools.combinations(nums, i): combinations.append(",".join(map(str, combination))) if len(combinations) > 0: for s in sorted(combinations): print(s) else: print("None")

这段代码主要是实现了给定一个整数数组和一个整数n，输出数组中长度为n的所有组合。

算法复杂度分析如下：

1. 首先将输入的整数数组进行排序，时间复杂度为O(nlogn)。

2. 然后从n开始到整个数组长度的范围内枚举组合的长度，时间复杂度为O(n)。

3. 在每个长度下，使用itertools的combinations函数来生成所有的组合，时间复杂度为O(C(n, i))，其中C(n, i)表示从n个元素中选取i个元素的组合数。

4. 将每个组合转换成字符串，并存储在一个列表中，时间复杂度为O(len(combinations))，其中combinations表示所有的组合。

5. 最后将字符串列表进行排序并输出，时间复杂度为O(len(combinations)log(len(combinations)))。

因此，总的时间复杂度为O(nlogn + n × Σ(C(n, i)) + len(combinations)log(len(combinations)))，其中Σ(C(n, i))表示i从n到数组长度的组合数之和。可以看出，当n较小时，时间复杂度会比较小，但当n趋近于数组长度时，时间复杂度会变得非常大。