将数组l，到r的部分进行k次循环右移，c++代码，要求时间复杂度最低

时间复杂度最低的方法是使用翻转法（reverse）。

具体做法如下：

1. 将数组[l,r]翻转，得到数组A
2. 将数组[0,k-1]翻转，得到数组B
3. 将数组[k,r-l+1-1]翻转，得到数组C
4. 将数组B和C连接起来，得到数组D
5. 将数组D翻转，得到最终结果

代码实现如下：

def reverse(nums, l, r):
    while l < r:
        nums[l], nums[r] = nums[r], nums[l]
        l += 1
        r -= 1

def rotate(nums, l, r, k):
    k %= r - l + 1
    reverse(nums, l, r)
    reverse(nums, l, l + k - 1)
    reverse(nums, l + k, r)
    reverse(nums, l, r)

# 示例
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
rotate(nums, 2, 5, 3)
print(nums)  # [1, 2, 5, 6, 3, 4, 7]

时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

相关问题

输出时间复杂度最低的矩阵叉乘代码，用c++

下面是时间复杂度最低的矩阵叉乘代码，使用C++语言实现：

void matrix_multiply(int **A, int **B, int **C, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int k = 0; k < n; k++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
    }
}

这里我们使用了三个嵌套的for循环来完成矩阵乘法。该算法的时间复杂度为O(n^3)，是矩阵乘法的最佳时间复杂度。其中，A、B和C分别表示输入的两个矩阵和输出的矩阵，n表示矩阵的大小。在这个算法中，我们首先循环遍历矩阵A的每一行，然后遍历矩阵B的每一列，最后在内层循环中计算矩阵乘积的每个元素。

c++求n的阶乘,时间复杂度最低的代码

C语言中最低时间复杂度的求n的阶乘代码如下:

unsigned long long factorial(unsigned int n) {
    unsigned long long result = 1;
    for (unsigned int i = 1; i <= n; ++i) {
        result *= i;
    }
    return result;
}

该代码使用循环，时间复杂度为O(n)。

注意: n 的阶乘可能会很大，需要使用 unsigned long long来存储结果。