vector<vector<int>> f(maxTime + 1,vector<int>(n, INF));

这是一个C++代码片段，它创建了一个名为'f'的二维向量数组，其元素类型为整数。'maxTime + 1'和'n'分别代表数组的大小。'maxTime + 1'代表二维数组的行数，'n'代表二维数组的列数。'vector<int>(n, INF)'用于初始化每个向量的大小都为n，并设置为INF（通常是代表无限大的值），因此所有的向量都会初始化为无穷大。这表示'f'数组的所有元素都是无穷大的初始值，并未初始化其他特定的值。然而，根据给定的参数和这个初始化方法，你可以预见到这将包含足够多的初始值为INF的值，以便应对最大时间t的可能变化。至于这些元素在具体程序中如何使用和影响程序的其他部分，还需要看代码的其他部分。

相关问题

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m; int main() { srand(time(0)); cin>>n>>m; vector<int> time(n); vector<vector<int> > machine(m); vector<int> sumTime(m,0); for(int i=0;i<n;++i){ time[i]=rand()%30+1; cout<<time[i]<<setw(3); } sort(time.begin(),time.end(),greater<int>()); for(int i=0;i<n;++i){ int select=0; for(int j=0;j<m;++j){ if(sumTime[j]<sumTime[select]){ select=j; } } machine[select].push_back(time[i]); sumTime[select]+=time[i]; } int maxTime=sumTime[0]; for(int j=0;j<m;++j){ if(sumTime[j]>maxTime){ maxTime=sumTime[j]; } } for(int j=0;j<m;++j){ cout<<"第"<<j+1<<"台机器所需处理总时间为: "<<sumTime[j]<<endl; } cout<<"处理所有作业时间共需: "<<maxTime; return 0; }的时间复杂度

这段代码的时间复杂度为 $O(nm\log m)$，其中 $n$ 是作业的数量，$m$ 是机器的数量。

首先，生成随机数的时间复杂度为 $O(n)$，因为需要生成 $n$ 个随机数。然后，对随机数进行排序的时间复杂度为 $O(n\log n)$，因为使用的是 `sort` 函数，它的时间复杂度是 $O(n\log n)$。接着，对于每一个作业，需要在所有可用机器中选择一个空闲时间最短的机器进行调度，这个过程的时间复杂度为 $O(nm)$。在选择机器的过程中，需要遍历所有机器，因此时间复杂度为 $O(m)$。因此，总的时间复杂度为 $O(nm\log n)$。

需要注意的是，在实际情况中，机器数量 $m$ 通常比作业数量 $n$ 小得多，因此可以将时间复杂度近似看作 $O(n\log n)$。

分析下面代码的时间复杂度和空间复杂度#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m; //作业个数为n, 机器个数为m int main() { cin>>n>>m; vector<int> time(n); vector<vector<int> > machine(m); vector<int> sumTime(m,0); for(int i=0;i<n;++i){ cin>>time[i]; } sort(time.begin(),time.end(),greater<int>()); for(int i=0;i<n;++i){ int select=0; for(int j=0;j<m;++j){ if(sumTime[j]<sumTime[select]){ select=j; } } machine[select].push_back(time[i]); sumTime[select]+=time[i]; } int maxTime=sumTime[0]; for(int j=0;j<m;++j){ if(sumTime[j]>maxTime){ maxTime=sumTime[j]; } } for(int j=0;j<m;++j){ cout<<"第"<<j<<"台机器所需处理总时间为: "<<sumTime[j]<<endl; } cout<<"处理所有作业时间共需: "<<maxTime; return 0; }

时间复杂度分析：

1. 输入操作的时间复杂度为 O(1)。

2. 创建一个长度为 n 的 vector，时间复杂度为 O(n)。

3. 创建一个大小为 m*m 的二维 vector，时间复杂度为 O(m^2)。

4. 创建一个长度为 m 的 vector，时间复杂度为 O(m)。

5. 对长度为 n 的 vector 进行排序，时间复杂度为 O(nlogn)。

6. 对长度为 n 的 vector 进行 n 次遍历，对长度为 m 的 vector 进行 m*n 次遍历，时间复杂度为 O(nm)。

7. 对长度为 m 的 vector 进行一次遍历，时间复杂度为 O(m)。

因此，该代码的时间复杂度为 O(nlogn + nm + m^2)，其中 O(nlogn) 主要来自于排序操作。

空间复杂度分析：

1. 创建一个长度为 n 的 vector，空间复杂度为 O(n)。

2. 创建一个大小为 m*m 的二维 vector，空间复杂度为 O(m^2)。

3. 创建一个长度为 m 的 vector，空间复杂度为 O(m)。

因此，该代码的空间复杂度为 O(m^2 + n + m)，其中 O(m^2) 主要来自于二维 vector 的创建。