计算这段代码的时间复杂度for(t=1,k=1;k<=n;k++) {t=t*2; for(j=1;j<=t;j++) s=s+j; }

这段代码的时间复杂度为O(nlogn)。外层循环的时间复杂度为O(logn)，内层循环的时间复杂度为O(t)，而t的值是2的幂次方，所以内层循环的时间复杂度为O(2^1+2^2+...+2^logn)，即O(2^(logn+1)-2)，也就是O(2n-2)。因此，总的时间复杂度为O(logn*(2n-2))，即O(nlogn-2logn)，去掉常数项和低阶项后，得到O(nlogn)。

相关问题

求时间复杂度t=1;m=0; for(k=1;k<=n;k++) {t＝t*k; for(j=1;j＜=k*t;j++) m=m++; }

在分析这段代码的时间复杂度时，我们需要关注循环中的操作和它们执行的次数。

首先，有一个外层循环`for(k=1;k<=n;k++)`，它会执行`n`次，其中`k`的范围是从1到`n`。

在内层循环中，`t=t*k`是一个每次循环都执行的操作，它会随着`k`的增加而累积一个乘积。因为`k`从1到`n`，所以`t`的值会从1乘到`n!`（`n`的阶乘）。

紧接着是第二个内层循环`for(j=1;j<=k*t;j++)`，这个循环每次执行时的迭代次数依赖于外层循环的当前值`k`和`t`的值。但是，由于`m=m++`是一个空操作（自增后又立即自增，结果不变），实际上这个内层循环并没有做任何有意义的工作，它的存在对最终的结果没有影响。

现在，重点是外层循环和第一个内层循环的组合，由于`j`循环的每一次迭代实际上是`k*t`次，而`t`是`k`的阶乘，所以`j`循环的总迭代次数是阶乘序列的和，即：

1! + 2! + 3! + ... + n!

然而，由于`m=m++`是一个无效操作，实际上代码没有对任何变量进行有意义的赋值或累加，所以如果考虑有意义的工作，时间复杂度是O(n)，因为它主要依赖于外层循环的迭代次数。

如果真的要计算`m`的累加次数，那么它实际上是`1! + 2! + ... + n!`次，这是一个指数级的增长，但是由于`m=m++`不产生实际效果，这种计算在这里并不适用。

求时间复杂度 t=l;m-0; for(k=l;k<=n;k++) {t＝t*k; for(j=1;j＜=k*t;j++) m=m++; }

这段代码的主要目的是计算一个数学表达式的值，其中`t`代表表达式的值，`m`是一个累加器。代码中存在一些语法错误和不必要的操作，我将对其进行修正并解释：

修正后的代码如下：

t = 1; // 初始化t为1，因为乘法的恒等元素是1
m = 0; // 初始化m为0，因为加法的恒等元素是0
for (k = 1; k <= n; k++) {
    t = t * k; // 计算阶乘t=t*k
    for (j = 1; j <= k * t; j++) {
        m = m + 1; // 累加器m每次循环增加1
    }
}

现在我们来分析这段代码的时间复杂度：

1. 外层循环（`for (k = 1; k <= n; k++)`）将会执行`n`次。
2. 内层循环（`for (j = 1; j <= k * t; j++)`）的执行次数依赖于`k`和`t`的值。在每次外层循环中，`t`的值会变为`k!`（k的阶乘），内层循环会执行`k * k!`次。

将内层循环的执行次数累加起来，我们可以得到总的操作次数：
- 当`k=1`时，内层循环执行`1 * 1! = 1`次
- 当`k=2`时，内层循环执行`2 * 2! = 4`次
- ...
- 当`k=n`时，内层循环执行`n * n!`次

所以总的操作次数是：
1 + 2 + 4 + ... + n * n!

这是一个关于n的多项式，其时间复杂度为O(n * n!)，这是一个非常高的时间复杂度，意味着随着n的增加，运行时间将指数级增长。