设一维数组中有n个数组元素，则读取第i个数组元素的平均时间复杂度为

如果要读取一维数组中的第 i 个数组元素，则平均时间复杂度为 O(1)。这是因为，在一维数组中，每个元素都有固定的下标，并且这些下标是连续的。因此，可以直接根据下标计算出该元素在数组中的存储位置，并且可以在常数时间内访问该元素。所以，读取一维数组中的任意一个元素的时间复杂度都是 O(1)。

相关问题

题目描述 已知一维数组中的10个元素各不相同，但已按升序排列。查找数组中是否存在值为key的数组元素。如果有，输出相应的下标，否则输出not found。你有什么好方法吗？ 输入要求 先从键盘输入10个升序排列的整数，然后再输入一个待查找的数据key。 输出要求 输出对应结果。若不存在则输出not found. 输入样例 6 7 9 10 16 18 20 35 141 150 21 输出样例 not found代码怎么写

可以使用二分查找的算法来实现该题目，时间复杂度为O(logn)。

具体实现步骤如下：

1. 读取10个升序排列的整数，存储到数组中。

2. 读取待查找的数据key。

3. 定义左右两个指针，分别指向数组的起始位置和结束位置。

4. 在循环中，每次比较中间位置的元素值与key的大小关系，如果相等，则输出元素下标；如果中间位置元素值大于key，则将右指针移动到中间位置左侧；如果中间位置元素值小于key，则将左指针移动到中间位置右侧。

5. 在循环结束后，如果没有找到相等的元素，则输出not found。

下面是具体的代码实现：

编写一个程序，读取由n个元素和一个整数M组成的序列a，如果可以通过在a中添加元素来生成M，则输出“是”，否则输出“否”。一个元素只能使用一次。

以下是一个Python程序，可以实现上述功能：

def can_generate_m(a, m):
    n = len(a)
    # 初始化一个二维数组dp，dp[i][j]表示前i个元素是否可以组成和为j
    dp = [[False for j in range(m+1)] for i in range(n+1)]
    # 当j为0时，任何元素都可以组成和为0
    for i in range(n+1):
        dp[i][0] = True
    # 当i为0时，除了和为0的情况，其他都不能组成和
    for j in range(1, m+1):
        dp[0][j] = False
    # 动态规划，填充dp数组
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, m+1):
            if a[i-1] > j:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j] or dp[i-1][j-a[i-1]]
    # 返回dp[n][m]，表示前n个元素是否可以组成和为m
    return dp[n][m]

n = int(input("请输入序列a的长度："))
a = []
for i in range(n):
    a.append(int(input("请输入第{}个元素：".format(i+1))))
m = int(input("请输入整数M："))

if can_generate_m(a, m):
    print("是")
else:
    print("否")

该程序使用了动态规划算法，时间复杂度为O(nm)，可以快速地解决该问题。