while True 的时间复杂度

根据提供的引用内容，无法得出whi Tru的时间复杂度。whi Tru只是一个Pyth语言中的循环结构，其时间复杂度取决于循环体内部的代码实现。如果循环体内部的代码实现是常数级别的，那么whi Tru的时间复杂度就是O(1)；如果循环体内部的代码实现是线性级别的，那么whi Tru的时间复杂度就是O()。因此，无法简单地回答whi Tru的时间复杂度，需要具体分析循环体内部的代码实现。\n\

相关问题

添加注释，并计算时间复杂度和空间复杂度

好的，以下是添加注释的 C 语言代码：

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

// 计算一个数的数位之和
int digit_sum(int x) {
    int s = 0;
    while (x > 0) {
        s += x % 10;
        x /= 10;
    }
    return s;
}

// DFS 函数，返回从 (i,j) 开始，能够访问的格子数量
int dfs(int i, int j, int k, bool visited[][100]) {
    // 如果当前格子超出边界，或者已经被访问过，或者数位之和大于 k，返回 0
    if (i < 0 || i >= 100 || j < 0 || j >= 100 || visited[i][j] || digit_sum(i) + digit_sum(j) > k) {
        return 0;
    }
    visited[i][j] = true; // 标记当前格子为已访问
    int count = 1; // 当前格子可以被访问，计数器加 1
    count += dfs(i+1, j, k, visited); // 从当前格子的四个相邻格子中进行 DFS
    count += dfs(i-1, j, k, visited);
    count += dfs(i, j+1, k, visited);
    count += dfs(i, j-1, k, visited);
    return count; // 返回从当前格子开始能够访问的格子数量
}

// 主函数，计算能够访问的格子数量
int movingCount(int m, int n, int k){
    bool visited[100][100] = {false}; // 定义 visited 数组并初始化为 false
    return dfs(0, 0, k, visited); // 从 (0,0) 开始进行 DFS
}

int main() {
    int m = 35, n = 38, k = 18;
    int count = movingCount(m, n, k);
    printf("%d\n", count); // 输出符合条件的格子数量
    return 0;
}

时间复杂度分析：对于每个格子，我们最多只会访问它一次，因此时间复杂度为 O(mn)，其中 m 和 n 分别是方格的行数和列数。

空间复杂度分析：我们需要使用一个二维数组 visited 来记录每个格子是否被访问过，因此空间复杂度为 O(mn)。

散列开放定址法的时间复杂度和空间复杂度

散列开放定址法是一种解决哈希冲突的方法，它的时间复杂度和空间复杂度如下：

时间复杂度：
- 最好情况下，哈希表中没有冲突，查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。
- 最坏情况下，哈希表中所有的关键字都映射到了同一个地址上，查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(n)。
- 平均情况下，查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。

空间复杂度：
- 散列开放定址法的空间复杂度取决于哈希表的大小和存储的元素个数，即O(m+n)，其中m为哈希表的大小，n为存储的元素个数。

下面是一个使用散列开放定址法解决哈希冲突的Python代码示例：

class HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.keys = [None] * self.size
        self.values = [None] * self.size

    def put(self, key, value):
        hash_value = self.hash_function(key)

        if self.keys[hash_value] is None:
            self.keys[hash_value] = key
            self.values[hash_value] = value
        else:
            if self.keys[hash_value] == key:
                self.values[hash_value] = value
            else:
                next_slot = self.rehash(hash_value)
                while self.keys[next_slot] is not None and self.keys[next_slot] != key:
                    next_slot = self.rehash(next_slot)

                if self.keys[next_slot] is None:
                    self.keys[next_slot] = key
                    self.values[next_slot] = value
                else:
                    self.values[next_slot] = value

    def get(self, key):
        start_slot = self.hash_function(key)

        value = None
        stop = False
        found = False
        position = start_slot
        while self.keys[position] is not None and not found and not stop:
            if self.keys[position] == key:
                found = True
                value = self.values[position]
            else:
                position = self.rehash(position)
                if position == start_slot:
                    stop = True

        return value

    def hash_function(self, key):
        return key % self.size

    def rehash(self, old_hash):
        return (old_hash + 1) % self.size