分析以下算法复杂度 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")

这段代码主要是实现了给定一个整数数组和一个整数n，输出数组中长度为n的所有组合。

算法复杂度分析如下：

1. 首先将输入的整数数组进行排序，时间复杂度为O(nlogn)。

2. 然后从n开始到整个数组长度的范围内枚举组合的长度，时间复杂度为O(n)。

3. 在每个长度下，使用itertools的combinations函数来生成所有的组合，时间复杂度为O(C(n, i))，其中C(n, i)表示从n个元素中选取i个元素的组合数。

4. 将每个组合转换成字符串，并存储在一个列表中，时间复杂度为O(len(combinations))，其中combinations表示所有的组合。

5. 最后将字符串列表进行排序并输出，时间复杂度为O(len(combinations)log(len(combinations)))。

因此，总的时间复杂度为O(nlogn + n × Σ(C(n, i)) + len(combinations)log(len(combinations)))，其中Σ(C(n, i))表示i从n到数组长度的组合数之和。可以看出，当n较小时，时间复杂度会比较小，但当n趋近于数组长度时，时间复杂度会变得非常大。