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。

相关问题

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n; cin>>n; int a[n]; for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i]; int m; cin>>m; int b; for(int i=0;i<m;i++) { cin>>b; int d=0; for(int j=0;j<n;j++) { if(b==a[j]) d++; } if(i<m-1) cout<<d<<" "; else cout<<d<<endl; } return 0; }时间优化

这段代码的时间复杂度为O(m*n)，可以通过使用哈希表来优化时间复杂度。具体做法为先将数组a中的元素插入到哈希表中，然后对于每个b，从哈希表中查找是否存在对应的元素，如果存在则计数器加1，最后输出计数器即可。这样时间复杂度就可以优化为O(m+n)。以下是优化后的代码：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main() {
    int n;
    cin>>n;
    unordered_map<int, int> mp;
    for(int i=0;i<n;i++) {
        int x;
        cin>>x;
        mp[x]++;
    }
    int m;
    cin>>m;
    for(int i=0;i<m;i++) {
        int x;
        cin>>x;
        cout<<mp[x]<<" ";
    }
    cout<<endl;
    return 0;
}

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 100; int mat[N][N]; // 存储图的邻接矩阵 int vis[N]; // 访问标记数组 int n, m; // 图的顶点数和边数 int minCost = INT_MAX; // 最小花费路径的总花费 vector<int> resPath; // 最小花费路径 bool cmp(vector<int>& path)

由于代码仍然被截断，我无法给出完整的算法思路和分析。但是我可以对其中的函数进行简单的分析。

这段代码中定义了一个名为cmp的函数，是用来比较两个vector<int>类型的路径path1和path2的大小，具体实现如下：

bool cmp(vector<int>& path1, vector<int>& path2) {
    int len1 = path1.size(), len2 = path2.size();
    for (int i = 0; i < min(len1, len2); i++) {
        if (path1[i] < path2[i]) return true;
        else if (path1[i] > path2[i]) return false;
    }
    return len1 < len2;
}

该函数的实现方法是先比较两个路径中相同位置的节点编号，如果path1的编号小于path2的编号，则返回true，表示path1更小；如果path1的编号大于path2的编号，则返回false，表示path2更小；如果两个路径相同，则比较它们的长度，长度较短的路径更小。

时间复杂度：该函数中主要是一个for循环，其时间复杂度为O(min(len1, len2))，其中len1和len2分别是两个路径的长度。因此，该函数的时间复杂度与两个路径的长度有关。

空间复杂度：该函数中只使用了常数个变量，因此其空间复杂度为O(1)。

综上所述，该函数的时间复杂度与路径长度有关，空间复杂度为O(1)。