用mapreduce计算时间复杂度的代码

计算时间复杂度的代码通常是在程序设计阶段进行的，而不是在程序运行阶段。因此，使用MapReduce计算时间复杂度的代码并不常见。不过，MapReduce可以用于分布式计算，以加速对大数据集的处理。以下是一个简单的MapReduce示例，用于计算一组数字的平均值：

Map函数：

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

Reduce函数：

public static class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        int count = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
            count++;
        }
        int avg = sum / count;
        context.write(key, new IntWritable(avg));
    }
}

该代码将输入文本中的每个数字映射到一个键/值对中，其中键为数字本身，值为1。接下来，Reduce函数将所有具有相同键的值相加，并计算它们的平均值。最终输出结果是一个由数字和平均值组成的键/值对列表。在这个示例中，MapReduce程序的时间复杂度是O(n)，其中n是输入数字的数量。