降低以下代码复杂度n=int(input().strip()) def fun(n): if n==1 or n==2: return 1 elif n==3: return 2 else: return fun(n-1)+fun(n-3) print(fun(n))

可以使用记忆化搜索来优化这段代码，避免重复计算。具体来说，可以使用一个字典来存储已经计算过的值，避免重复递归。

具体代码如下所示：

n = int(input().strip())

# 利用字典存储已经计算过的值
memo = {}

def fun(n):
    if n == 1 or n == 2:
        return 1
    elif n == 3:
        return 2
    
    # 如果已经计算过，直接返回结果
    if n in memo:
        return memo[n]
    
    # 否则递归计算
    result = fun(n - 1) + fun(n - 3)
    
    # 将结果存入字典
    memo[n] = result
    
    return result

print(fun(n))

使用记忆化搜索后，代码的复杂度将大大降低。

相关问题

def power(a, n): if n < 0: return 1/power(a, -n) elif n == 0: return 1 elif n % 2 == 0: temp = power(a, n / 2) return temp * temp else: temp = power(a, (n - 1) / 2) return a * temp * temp a = float(input("请输入底数 a：")) n = int(input("请输入指数 n：")) result = power(a, n) print(f"{a}的{n}次幂为: {result}")算法结果分析、时间复杂度分析、空间复杂度分析

这个算法是用递归的方式来计算一个数的指数幂。当指数为负数时，将其转化为正数的倒数进行计算。

时间复杂度分析：
由于每次将n折半，因此递归的深度为log(n)，每次递归操作都是O(1)的，因此总的时间复杂度为O(log(n))。

空间复杂度分析：
由于进行了递归操作，因此需要开辟一定的栈空间来存储每次递归时的参数和局部变量。栈空间的大小取决于递归的深度，因此空间复杂度也为O(log(n))。

降低代码复杂度import itertools if name == "main": nums = list(map(int, input().split(","))) n = int(input()) combinations = [] nums.sort() for i in range(n, len(nums) + 1): for combination in itertools.combinations(nums, i): combinations.append(",".join(map(str, combination))) if len(combinations) > 0: for s in sorted(combinations): print(s) else: print("None")

可以使用Python的列表推导式和join函数来简化代码，如下所示：

import itertools

if __name__ == "__main__":
    nums = list(map(int, input().split(",")))
    n = int(input())
    combinations = [",".join(map(str, combination)) for i in range(n, len(nums) + 1) for combination in itertools.combinations(nums, i)]
    if combinations:
        for s in sorted(combinations):
            print(s)
    else:
        print("None")

使用列表推导式可以将两重循环合并成一行，使用join函数来将元组转换成字符串。同时，使用if combinations:来判断combinations是否为空，这样可以避免使用len函数来判断长度，也能减少代码复杂度。