vectorerase复杂度

vector的erase操作的复杂度是O(n)，其中n是被删除的元素之后的剩余元素个数。这是因为在vector中，删除一个元素会导致该元素之后的所有元素都向前移动一个位置，所以删除一个元素的操作需要对剩余元素进行移动。如果需要删除多个元素，那么每次删除都会导致后面的元素移动，因此时间复杂度是线性的。

相关问题

transformer复杂度

Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型，它主要由编码器和解码器构成。其中编码器和解码器都包含多个相同结构的层，每个层都由多头自注意力机制和全连接前馈网络组成。

因此，Transformer 的复杂度主要取决于以下几个因素：

1. 输入序列和输出序列的长度，通常用 $n$ 表示。
2. 模型中的层数，通常用 $L$ 表示。
3. 每个注意力头的维度，通常用 $d$ 表示。
4. 全连接前馈网络中隐藏层的维度，通常用 $d_{ff}$ 表示。

由此可以计算出 Transformer 的时间复杂度和空间复杂度：

1. 时间复杂度：$O(Ln^2d)$，其中 $Ln^2$ 表示自注意力机制的计算复杂度，$Ld_{ff}$ 表示全连接前馈网络的计算复杂度。
2. 空间复杂度：$O(Ln^2 + Ln)$，其中 $Ln^2$ 表示编码器和解码器中自注意力机制的存储复杂度，$Ln$ 表示全连接前馈网络的存储复杂度。

需要注意的是，这里给出的时间复杂度和空间复杂度是对整个 Transformer 模型的估计，具体的复杂度可能会因为实现细节和优化策略的不同而有所不同。

halstead复杂度

Halstead复杂度是由Maurice Halstead在20世纪60年代提出的一种软件度量方法，用于衡量程序的复杂度。它基于程序的操作符和操作数的数量来计算复杂度。

Halstead复杂度有四个主要指标：
1. 程序长度（Program Length）：用n表示，表示程序中的总操作符和总操作数的数量。
2. 程序词汇量（Program Vocabulary）：用N表示，表示程序中不同操作符和不同操作数的数量。
3. 体积（Volume）：用V表示，表示程序长度和程序词汇量之间的关系，计算公式为：V = n * log2(N)。
4. 复杂度（Difficulty）：用D表示，表示理解程序所需的困难程度，计算公式为：D = (N/2) * (n/N)。