#include<iostream> using namespace std; int main(){ string s1,s2; int index = 0;//找到的s1的下标 int step=0;//剩余长度 int s1_len = s1.length(); int cnt = 0;//计算目标出现次数 getline(cin,s1);//短的 getline(cin,s2);//长的 while(s2!=""){ if(s2.find(s1)!=string::npos){ index = s2.find(s1); cnt++; }else{ break; } step = s2.length()-(index+s1.length()); if(step>0) s2 = s2.substr(index+s1.length(),step); } cout<<cnt; return 0; }如何优化时间复杂度

首先需要指出的是，给出的代码存在一些问题，例如没有初始化字符串s1和s2，以及在循环中s2没有更新等。为了方便讨论，我假设s1和s2已经正确初始化，并在每次循环中更新了s2的值。

接下来，我们来看如何优化时间复杂度。当前的代码使用了s2.find(s1)函数来查找s1在s2中的位置，但这个函数的时间复杂度是O(nm)，其中n和m分别表示s2和s1的长度。因此，如果s2非常长，而s1非常短，那么这个算法的时间复杂度就会很高。

一种优化的方法是使用KMP算法来查找s1在s2中的位置。KMP算法的时间复杂度是O(n+m)，其中n和m分别表示s2和s1的长度，与s2的长度无关。因此，如果s2非常长，而s1非常短，那么KMP算法的效率会明显优于s2.find(s1)函数。

具体实现可以参考下面的代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;

vector<int> getNext(string s) {
    int n = s.length();
    vector<int> next(n, 0);
    for (int i = 1, j = 0; i < n; ++i) {
        while (j > 0 && s[i] != s[j]) {
            j = next[j - 1];
        }
        if (s[i] == s[j]) {
            ++j;
        }
        next[i] = j;
    }
    return next;
}

int kmp(string s1, string s2) {
    int cnt = 0;
    int n = s2.length(), m = s1.length();
    vector<int> next = getNext(s1);
    for (int i = 0, j = 0; i < n; ++i) {
        while (j > 0 && s2[i] != s1[j]) {
            j = next[j - 1];
        }
        if (s2[i] == s1[j]) {
            ++j;
        }
        if (j == m) {
            ++cnt;
            j = next[j - 1];
        }
    }
    return cnt;
}

int main() {
    string s1, s2;
    getline(cin, s1);
    getline(cin, s2);
    int ans = kmp(s1, s2);
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

在上述代码中，我们使用了getNext函数来计算s1的next数组，然后使用kmp函数来查找s1在s2中的位置。其中，变量cnt用于记录s1在s2中出现的次数。

希望这个解答能够对您有所帮助。