#include<bits/stdc++.h> using namespace std; vector<int>a; int main() { int n; printf("请输入多项式含有几项："); cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++) { int tmp1,tmp2; scanf("%d %d",&tmp1,&tmp2); a.push_back(tmp1); a.push_back(tmp2); } cout<<"结果为"<<endl; for(int i=0;i<2*n;i+=2) { if(a[i+1]) cout<<a[i]*a[i+1]<<" "<<a[i+1]-1<<endl; } return 0; }这串代码时间复杂度

这段代码的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是多项式的项数。原因是代码中使用了一个循环来遍历每一项，时间复杂度为 O(n)。

具体来说，代码中先读入多项式的项数 n，然后使用一个循环读入每一项，将其系数和指数分别存储在 vector a 中。接着，再使用一个循环来遍历每一项，计算其导数并输出，因为每一项只需要计算一次，所以时间复杂度为 O(n)。

因此，整段代码的时间复杂度为 O(n)。

相关问题

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n; priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > pq; int main(){ cin>>n; int tmp; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>tmp; pq.push(tmp); } printf("输出结果：\n"); for(int i=1;i<=n;i++){ cout<<pq.top()<<" "; pq.pop(); } return 0; }每一行代码解析

好的，下面是代码解析：

#include<bits/stdc++.h> // 引入万能头文件，包含了大部分常用的头文件
using namespace std;

int n;
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > pq; // 定义一个小根堆

int main(){
    cin>>n; // 输入队列元素个数
    int tmp;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        cin>>tmp; // 输入队列元素
        pq.push(tmp); // 将元素插入到小根堆中
    }
    printf("输出结果：\n");
    for(int i=1;i<=n;i++){
        cout<<pq.top()<<" "; // 输出小根堆的堆顶元素，即队列中最小的元素
        pq.pop(); // 弹出小根堆的堆顶元素
    }
    return 0;
}

解析如下：

1. `#include<bits/stdc++.h>`：这是一个万能头文件，包含了大部分常用的头文件，如 `stdio.h`、`stdlib.h`、`string.h`、`math.h`、`iostream`、`vector`、`queue`、`stack` 等等。

2. `using namespace std;`：这条语句表示使用 `std` 命名空间，即在程序中可以直接使用 `std` 命名空间下的函数和变量，而不需要加上 `std::` 前缀。

3. `int n;`：定义一个整型变量 `n`，用来存储队列元素个数。

4. `priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > pq;`：定义一个小根堆 `pq`，其中 `int` 表示小根堆中存储的元素类型为整型，`vector<int>` 表示内部容器使用 `vector`，`greater<int>` 表示使用 `greater` 作为比较器，即小根堆的堆顶元素为最小值。

5. `cin>>n;`：输入队列元素个数。

6. `int tmp;`：定义一个整型变量 `tmp`，用来存储输入的队列元素。

7. `for(int i=1;i<=n;i++){...}`：循环读入队列元素，并将元素插入到小根堆 `pq` 中。

8. `cin>>tmp;`：输入队列元素。

9. `pq.push(tmp);`：将队列元素插入到小根堆 `pq` 中。

10. `printf("输出结果：\n");`：输出提示信息。

11. `for(int i=1;i<=n;i++){...}`：循环取出小根堆 `pq` 中的堆顶元素，并输出。

12. `cout<<pq.top()<<" ";`：输出小根堆 `pq` 的堆顶元素，即队列中最小的元素。

13. `pq.pop();`：弹出小根堆 `pq` 的堆顶元素。

14. `return 0;`：程序正常结束。

加快这个程序的编译速度： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int n,k,sum,m=0; char a[100]={}; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;++i){ sum=0; for(int j=1;j<i;++j) if(i%j==0) sum+=j; if(sum==i) a[m++]=i; } if(strlen(a)==0) cout<<"None"<<endl; else for(int j=0;j<strlen(a);++j){ printf("%d",a[j]); if(j!=strlen(a)-1) cout<<endl; } return 0; }

为了加快程序的编译速度，你可以采取以下措施：

1. 移除无用的头文件：`#include<bits/stdc++.h>` 是一个非标准的头文件，它包含了很多其他的头文件，这会增加编译时间。你可以根据程序实际需要，只包含需要的头文件，比如 `iostream` 和 `cstring`。

2. 使用更高效的数据结构：将 `char a[100]` 修改为 `vector<int>`，这样可以避免使用 `strlen` 函数来计算数组长度，从而提高程序的性能。

3. 减少不必要的循环迭代：在内层循环中，可以将 `for (int j = 1; j < i; ++j)` 修改为 `for (int j = 1; j <= i/2; ++j)`，这样可以减少循环迭代次数。

优化后的代码如下所示：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstring>

int main() {
    int n, k;
    std::cin >> n >> k;

    std::vector<int> perfectNumbers;

    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        int sum = 0;
        for (int j = 1; j <= i / 2; ++j) {
            if (i % j == 0) {
                sum += j;
            }
        }
        if (sum == i) {
            perfectNumbers.push_back(i);
        }
    }

    if (perfectNumbers.empty()) {
        std::cout << "None" << std::endl;
    } else {
        for (int j = 0; j < perfectNumbers.size(); ++j) {
            std::cout << perfectNumbers[j];
            if (j != perfectNumbers.size() - 1) {
                std::cout << std::endl;
            }
        }
    }

    return 0;
}

通过以上优化措施，可以提高程序的编译速度。