python计算复杂度

Python中的复杂度通常使用大O表示法来表示。大O表示法用于描述算法的运行时间或空间占用与输入规模的增长关系。

以下是几种常见的复杂度：
1. O(1)：常数复杂度，不随输入规模的增加而改变。例如，访问列表中的元素。
2. O(log n)：对数复杂度，通常出现在分治算法中，例如二分查找。
3. O(n)：线性复杂度，运行时间与输入规模成线性关系。例如，遍历一个列表。
4. O(n log n)：线性对数复杂度，常见于排序算法如快速排序和归并排序。
5. O(n^2)：平方复杂度，运行时间与输入规模的平方成正比。例如，嵌套循环遍历。
6. O(2^n)：指数复杂度，运行时间与输入规模呈指数关系。通常出现在递归算法中。

需要注意的是，这里只列举了几种常见的复杂度，实际上还有更多复杂度的分类。在分析算法复杂度时，还要考虑最坏情况、平均情况和最好情况等因素。