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。